不同桩系统结合不同粘固剂修复薄弱残根应力分布的研究
发布时间:2020-04-29 21:12
【摘要】:临床上常见牙髓治疗后根管口呈喇叭形和颈部薄壁的残根,这类牙齿多经过龋病、牙折、去髓、根管预备或其它治疗,继而导致牙齿结构缺失以及牙齿抗折性降低,修复比较困难,并且预后较差。目前薄弱残根的保存修复主要是桩核冠修复,由粘固剂粘固桩为修复体提供固位。而桩核冠修复后牙根折裂是常见的也是最严重的不良后果。如何提高桩核冠修复后牙体组织的抗力受到了学者们的广泛关注,以往的多数研究一般都是集中在桩的直径、形态、材料、粘固剂的材料等单个因素分析,而没有系统地同时分析多个因素对牙体组织应力分布的影响,并且多是研究根部形态结构正常的残根修复后的应力分析。 本研究首次建立薄弱残根桩核冠修复后的三维立体模型,采用有限元分析的方法,比较不同桩系统结合不同粘固剂修复薄弱残根的应力分布,筛选出修复效果较好的桩和粘固剂组合。分析过程中同时考虑了材料的弹性模量和粘结强度对应力分布的影响。为了对有限元模拟结果进行验证,抽样挑选出2个具有代表性的实验组进行电测法实验应变分析,并与有限元分析结果进行比较,分析结果趋势是否一致。通过上述途径,试图发现一种新的比较好的临床方法,有利于薄弱残根的存留,提高修复成功率,为临床修复薄弱残根提供有益的实验依据。
【图文】:
cr图像扫描转换成BMP位图格式。将获得的BMP位图在PhotoshoP7.0中精确对位。并在该软件中勾勒出感兴趣的部分(牙齿外形轮廓),将其存储为BMP位图格式的灰度图,如图2为牙根灰度图,图3为牙冠灰度图。1..23Matalb取点形成轮廓矩阵首先利用Matlba.65软件的imreado函数,从图形文件中读取图像,使图像数据用二维矩阵D表示。然后使用等高线(轮廓)函数ocninosr(D,)l找出图像的轮廓,即灰度图颜色变化处的数据矩阵C(Zxn),从而将各个独立的封闭轮廓线数据分别用矩阵描述出来。最后,使用smooht函数将所得的边界数据处理平滑并拟和,存成Ansys可以直接识别的命令格式*.dat或*.xtt
cr图像扫描转换成BMP位图格式。将获得的BMP位图在PhotoshoP7.0中精确对位。并在该软件中勾勒出感兴趣的部分(牙齿外形轮廓),将其存储为BMP位图格式的灰度图,如图2为牙根灰度图,,图3为牙冠灰度图。1..23Matalb取点形成轮廓矩阵首先利用Matlba.65软件的imreado函数,从图形文件中读取图像,使图像数据用二维矩阵D表示。然后使用等高线(轮廓)函数ocninosr(D,)l找出图像的轮廓,即灰度图颜色变化处的数据矩阵C(Zxn),从而将各个独立的封闭轮廓线数据分别用矩阵描述出来。最后,使用smooht函数将所得的边界数据处理平滑并拟和,存成Ansys可以直接识别的命令格式*.dat或*.xtt,其中关键点(kyepoini)的存储形式为
【学位授予单位】:第四军医大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:R783.5
【图文】:
cr图像扫描转换成BMP位图格式。将获得的BMP位图在PhotoshoP7.0中精确对位。并在该软件中勾勒出感兴趣的部分(牙齿外形轮廓),将其存储为BMP位图格式的灰度图,如图2为牙根灰度图,图3为牙冠灰度图。1..23Matalb取点形成轮廓矩阵首先利用Matlba.65软件的imreado函数,从图形文件中读取图像,使图像数据用二维矩阵D表示。然后使用等高线(轮廓)函数ocninosr(D,)l找出图像的轮廓,即灰度图颜色变化处的数据矩阵C(Zxn),从而将各个独立的封闭轮廓线数据分别用矩阵描述出来。最后,使用smooht函数将所得的边界数据处理平滑并拟和,存成Ansys可以直接识别的命令格式*.dat或*.xtt
cr图像扫描转换成BMP位图格式。将获得的BMP位图在PhotoshoP7.0中精确对位。并在该软件中勾勒出感兴趣的部分(牙齿外形轮廓),将其存储为BMP位图格式的灰度图,如图2为牙根灰度图,,图3为牙冠灰度图。1..23Matalb取点形成轮廓矩阵首先利用Matlba.65软件的imreado函数,从图形文件中读取图像,使图像数据用二维矩阵D表示。然后使用等高线(轮廓)函数ocninosr(D,)l找出图像的轮廓,即灰度图颜色变化处的数据矩阵C(Zxn),从而将各个独立的封闭轮廓线数据分别用矩阵描述出来。最后,使用smooht函数将所得的边界数据处理平滑并拟和,存成Ansys可以直接识别的命令格式*.dat或*.xtt,其中关键点(kyepoini)的存储形式为
【学位授予单位】:第四军医大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:R783.5
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本文编号:2645006
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