Virtual design of modular 3D printed ankle foot orthoses

Enkel-voet-ortheses (EVOs) zijn externe medische hulpmiddelen die het natuurlijk looppatroon van patiënten met neurologische en/of musculoskeletale aandoeningen herstellen. Het ontwerp en de mechanische eigenschappen van het EVO zijn afhankelijk van de behoeftes van de patiënt. Het meest gebruikte productieproces is ‘thermoforming’, waarbij de vaardigheid van de vakman gereflecteerd wordt in de prestaties van de EVO. Dit proces laat niet toe om de mechanische eigenschappen aan te passen en te testen, wat eveneens nadelig is voor de efficiëntie en tijdslijn van het productieproces. Additieve productietechnieken kunnen hiervoor een oplossing bieden, waarbij de vorm en functionaliteit gegarandeerd wordt. Deze doctoraatsthesis onderzoekt het potentieel van 3D geprinte EVOs door hun mechanisch gedrag te analyseren met behulp van simulaties en experimenten. Hiervoor werd een experimentele opstelling ontworpen en patiënt-specifieke eindige elementenmodellen opgesteld, die gevalideerd werden met de experimentele resultaten. Deze modellen en experimenten lieten toe om het mechanisch gedrag van de EVOs beter te begrijpen, en geven relevante informatie voor hun toekomstige ontwikkeling om klinische implementatie te bevorderen

A validated computational framework to evaluate the stiffness of 3D printed ankle foot orthoses

The purpose of this study was to create and validate a standardized framework for the evaluation of the ankle stiffness of two designs of 3D printed ankle foot orthoses (AFOs). The creation of four finite element (FE) models allowed patient-specific quantification of the stiffness and stress distribution over their specific range of motion during the second rocker of the gait. Validation was performed by comparing the model outputs with the results obtained from a dedicated experimental setup, which showed an overall good agreement with a maximum relative error of 10.38% in plantarflexion and 10.66% in dorsiflexion. The combination of advanced computer modelling algorithms and 3D printing techniques clearly shows potential to further improve the manufacturing process of AFOs

Analysis and Classification of Patients with Acute Myocardial Infarction by Using Nonlinear Mixed-Effects Modeling

In this preliminary study, the nonlinear mixedeffects modeling-based methodology has been chosen to investigate and evaluate the possible implication of some clinical cofactors on the release of biomarker cardiac troponin T (cTnT) in patients with acute myocardial infarction (AMI) and ST-segment elevation (STEMI). The aim of the study consists of the identification of subclasses of STEMI patients with different characteristics and, potentially, different clinical or pharmacological needs. An ad-hoc mathematical model, describing the biomarker release process subsequent to AMI, has been devised and exploited to estimate typical parameter values, and to evaluate the impact of covariates on the cTnT release curve. Among all the available co-factors, the mixed-effect analysis has found dyslipidemia to be a statistically significant one. More specifically, it has highlighted a relevant effect on the model parameters related to cTnT clearance. By increasing the number of co-factors, and enlarging the patients dataset, this approach may be useful in the automatic categorization and to unravel potentially unknown interactions between cofactors in AMI patients