Simulación computacional de tejido óseo como apoyo al sistema de salud cubano / Computer simulation of bone tissue to support the Cuban health system

Introducción: con el desarrollo de las nuevas tecnologías y la simulación computacional se abren las puertas a soluciones de problemas complejos en el campo de la medicina.Objetivo: realizar una valoración sobre la importancia de la simulación computacional como apoyo al sistema de salud en Cuba.Métodos: para el estudio fue necesario realizar una búsqueda de la situación actual que presenta Cuba en temas de bioingeniería, la investigación se centró en los centros hospitalarios de la provincia de Camagüey en los cuales se entrevistaron a doctores y personal técnico relacionados con la ortopedia.Resultados: con las condiciones actuales y el equipamiento instalado en los centros hospitalarios cubanos es factible aplicar las técnicas de modelación computacional de tejidos y órganos para una medicina cada vez menos invasiva.Conclusiones: es posible emplear la simulación computacional de tejidos y órganos como apoyo en el seguimiento, pronóstico y diagnóstico de enfermedades. Existen aislados intentos de vinculación entre instituciones hospitalarias y centros de investigación universitarios(AU)

Introduction: Development of new technologies and computer simulation have contributed to the solution of complex problems in the field of medicine.Objective: Assess the importance of computer simulation to support the Cuban health system.Methods: The study required a search about the current status of bioengineering in Cuba. The research was carried out in hospital institutions of the province of Camagüey, where interviews were conducted with physicians and technical personnel related to orthopedics.Results: Under current conditions and with the equipment installed in Cuban hospital institutions, it is feasible to apply computer modeling techniques for tissues and organs to reduce the invasiveness of health care.Conclusions: It is possible to use computer simulation of tissues and organs to support the follow-up, prognosis and diagnosis of diseases. Sporadic attempts have been made to establish links between hospital institutions and university research centers(AU)

Algoritmo para predecir tensiones con técnicas de inteligencia artificial en una tibia humana / Algorithm for prediction of strains in human tibia by means of artificial intelligence techniques

INTRODUCCIÓN: el desarrollo de la informática y sus herramientas influyen de forma significativa en los avances científicos tecnológicos, en la esfera de la salud. La simulación de problemas reales mediante redes neuronales, relaciona intrínseco, la medicina y la informática, por utilizar estas redes modelos basados en el funcionamiento de neuronas humanas. Si a esta potente herramienta unimos un método numérico de cálculo, que permita servir de fuente de datos a la red neuronal, se podrán modelar tejidos y partes del cuerpo humano. Una de las ramas de mayor implementación, podría ser la ortopedia, debido en lo fundamental, a la similitud que tiene el cuerpo humano y su estructura ósea, con las propiedades de los materiales de ingeniería, la cual es un área clave en la aplicación del Método de los Elementos Finitos. OBJETIVO: crear un algoritmo que permita dar solución al problema de remodelación ósea de una tibia humana bajo diferentes valores de cargas mecánicas. MÉTODOS: se empleó el Método de los Elementos Finitos. Se usó el software profesional ABAQUS/CAE para el cálculo de tensiones y deformaciones y una red neuronal para el procesamiento de los valores obtenidos. La red neuronal fue establecida; se aplicó el software MATLAB R2013a. RESULTADOS: se logró un modelo de red neuronal que posibilita predecir las cargas que una determinada zona de la tibia puede soportar. CONCLUSIONES: mediante el uso de las técnicas de inteligencia artificial y con el empleo del método de los elementos finitos, fue posible obtener un modelo que pronosticò las magnitudes de tensiones, que una región de la tibia humana podría soportar, en dependencia de los valores de densidades óseas presente en dicha región.

INTRODUCTION: the development of information sciences and their influence in a significant way the scientific and technological advances in the field of health care. The simulation of real-life problems through neuronal networks intrinsically relates medicine and informatics since these networks use models based on human neuron functioning. If we add to this potent tool a numerical calculation method that allows the neuronal network to serve as a data source, then tissues and parts of the body could be modeled. One of the branches with more implementation in this regard could be orthopedics due to the similarities of the human body and its osseous structures with the properties of the engineering materials and this is a key area in the application of finite element method. OBJECTIVE: to create an algorithm that may solve the problems of osseous remodeling of a human tibia under different mechanical load values. METHODS: the Finite Element Method was used together with the professional software ABAQUS/CAE for estimation of strains and deformations and a neuronal network to process the obtained values. The neuronal network was set and then the software MATLAB R2013a was applied. RESULTS: a neuronal network model that makes it possible to predict the loads that certain area of the tibia may stand. CONCLUSIONS: through the artificial intelligence techniques and the use of the finite element the strain magnitude that may be supported by a human tibia area depending on the osseous density values present in this area.method, it was possible to obtain a model that predicts the strain magnitude that may be supported by a human tibia area depending on the osseous density values present in this area.

Modelo mecanobiológico de una tibia humana para determinar su respuesta ante estímulos mecánicos externos / Mechanobiological model of a human tibia to determine its response to external mechanical stimuli

Introducción: las nuevas herramientas informáticas cada vez más influyen en los avances científicos tecnológicos en la esfera de la salud. Una de las áreas de mayor implementación de estas nuevas herramientas de cómputo es sin dudas, la ortopedia, debido en lo fundamental, a la similitud que tiene el cuerpo humano y su estructura ósea con las propiedades de los materiales de ingeniería que permite modelar tejidos y órganos en correspondencia con teorías remodeladoras que predicen su posible comportamiento mecanobiológico. Objetivo: describir el comportamiento de una tibia humana ante estímulos externos de torsión. Métodos: se utilizó el Método de los Elementos Finitos implementado en el software profesional ABAQUS/CAE para el cálculo de tensiones y deformaciones presentes en la tibia humana. Resultados: se obtuvo el modelo específico del paciente con síndrome de torsión tibial, a partir de las imágenes médicas de un tomógrafo; las cuales fueron procesadas por ordenador, se utiliza el software de tratamiento de imágenes médicas MIMICS 10.01 para establecer una relación entre la escala de grises (unidades Hounsfield), la densidad ósea y el módulo de Young. Conclusiones: se determinó que el valor correcto de momento torsor estático que debe ser aplicado a este paciente para iniciar el proceso remodelador es de 30 Nm(AU)

Introduction: new information tools have a growing influence on technological and scientific advances in health care. Orthopedics is one of the areas where new computational tools have been largely implemented, mainly owing to the similarity of the human body and its bone structure to the properties of engineering materials, enabling the modeling of tissues and organs in accordance with remodeling theories predicting their potential mechanobiological behavior. Objective: describe the response of a human tibia to external torsion stimuli. Methods: estimation of tensions and deformities in the human tibia was based on the Finite Element Method incorporated into the professional software Abaqus / CAE. Results: starting from medical tomographic images, a specific model was obtained for a patient with tibial torsion syndrome. The images were computer processed with the medical imaging treatment software MIMICS 10.01 to establish a relationship between the grayscale (Hounsfield units), bone density and Youngs modulus. Conclusions: it was determined that 30 Nm is the correct static torsion moment value to be applied to this patient to start the remodeling process(AU)

Modelo mecanobiológico de una tibia humana para determinar su respuesta ante estímulos mecánicos externos / Mechanobiological model of a human tibia to determine its response to external mechanical stimuli

INTRODUCCIÓN: las nuevas herramientas informáticas cada vez más influyen en los avances científicos tecnológicos en la esfera de la salud. Una de las áreas de mayor implementación de estas nuevas herramientas de cómputo es sin dudas, la ortopedia, debido en lo fundamental, a la similitud que tiene el cuerpo humano y su estructura ósea con las propiedades de los materiales de ingeniería que permite modelar tejidos y órganos en correspondencia con teorías remodeladoras que predicen su posible comportamiento mecanobiológico. OBJETIVO: describir el comportamiento de una tibia humana ante estímulos externos de torsión. MÉTODOS: se utilizó el Método de los Elementos Finitos implementado en el software profesional ABAQUS/CAE para el cálculo de tensiones y deformaciones presentes en la tibia humana. RESULTADOS: se obtuvo el modelo específico del paciente con síndrome de torsión tibial, a partir de las imágenes médicas de un tomógrafo; las cuales fueron procesadas por ordenador, se utiliza el software de tratamiento de imágenes médicas MIMICS 10.01 para establecer una relación entre la escala de grises (unidades Hounsfield), la densidad ósea y el módulo de Young. CONCLUSIONES: se determinó que el valor correcto de momento torsor estático que debe ser aplicado a este paciente para iniciar el proceso remodelador es de 30 Nm.

INTRODUCTION: new information tools have a growing influence on technological and scientific advances in health care. Orthopedics is one of the areas where new computational tools have been largely implemented, mainly owing to the similarity of the human body and its bone structure to the properties of engineering materials, enabling the modeling of tissues and organs in accordance with remodeling theories predicting their potential mechanobiological behavior. OBJECTIVE: describe the response of a human tibia to external torsion stimuli. METHODS: estimation of tensions and deformities in the human tibia was based on the Finite Element Method incorporated into the professional software Abaqus / CAE. RESULTS: starting from medical tomographic images, a specific model was obtained for a patient with tibial torsion syndrome. The images were computer processed with the medical imaging treatment software MIMICS 10.01 to establish a relationship between the grayscale (Hounsfield units), bone density and Young's modulus. CONCLUSIONS: it was determined that 30 Nm is the correct static torsion moment value to be applied to this patient to start the remodeling process.

Algoritmo para predecir tensiones con técnicas de inteligencia artificial en una tibia humana / Algorithm for prediction of strains in human tibia by means of artificial intelligence techniques

Introducción: el desarrollo de la informática y sus herramientas influyen de forma significativa en los avances científicos tecnológicos, en la esfera de la salud. La simulación de problemas reales mediante redes neuronales, relaciona intrínseco, la medicina y la informática, por utilizar estas redes modelos basados en el funcionamiento de neuronas humanas. Si a esta potente herramienta unimos un método numérico de cálculo, que permita servir de fuente de datos a la red neuronal, se podrán modelar tejidos y partes del cuerpo humano. Una de las ramas de mayor implementación, podría ser la ortopedia, debido en lo fundamental, a la similitud que tiene el cuerpo humano y su estructura ósea, con las propiedades de los materiales de ingeniería, la cual es un área clave en la aplicación del Método de los Elementos Finitos. Objetivo: crear un algoritmo que permita dar solución al problema de remodelación ósea de una tibia humana bajo diferentes valores de cargas mecánicas. Métodos: se empleó el Método de los Elementos Finitos. Se usó el software profesional ABAQUS/CAE para el cálculo de tensiones y deformaciones y una red neuronal para el procesamiento de los valores obtenidos. La red neuronal fue establecida; se aplicó el software MATLAB R2013a. Resultados: se logró un modelo de red neuronal que posibilita predecir las cargas que una determinada zona de la tibia puede soportar. Conclusiones: mediante el uso de las técnicas de inteligencia artificial y con el empleo del método de los elementos finitos, fue posible obtener un modelo que pronosticò las magnitudes de tensiones, que una región de la tibia humana podría soportar, en dependencia de los valores de densidades óseas presente en dicha región(AU)

Introduction: the development of information sciences and their influence in a significant way the scientific and technological advances in the field of health care. The simulation of real-life problems through neuronal networks intrinsically relates medicine and informatics since these networks use models based on human neuron functioning. If we add to this potent tool a numerical calculation method that allows the neuronal network to serve as a data source, then tissues and parts of the body could be modeled. One of the branches with more implementation in this regard could be orthopedics due to the similarities of the human body and its osseous structures with the properties of the engineering materials and this is a key area in the application of finite element method. Objective: to create an algorithm that may solve the problems of osseous remodeling of a human tibia under different mechanical load values. Methods: the Finite Element Method was used together with the professional software ABAQUS/CAE for estimation of strains and deformations and a neuronal network to process the obtained values. The neuronal network was set and then the software MATLAB R2013a was applied. Results: a neuronal network model that makes it possible to predict the loads that certain area of the tibia may stand. Conclusions: through the artificial intelligence techniques and the use of the finite element method, it was possible to obtain a model that predicts the strain magnitude that may be supported by a human tibia area depending on the osseous density values present in this area(AU)