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Development of an in silico model for prediction of in vivo human bone fracture...

Development of an in silico model for prediction of in vivo human bone fracture healing using micro finite element analysis Current knowledge of fracture healing is based on experimental animal studies of diaphyseal bone, despite 20% of fractures occurring in the metaphysis of the distal forearm. Moreover, current fracture healing assessment tools lack... ver más

31/12/2021

ETH Zürich

191K€

Presupuesto del proyecto: 191K€

Líder del proyecto

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-12-31

MSCA-IF-2018: Individual Fellowships Objective:The goal of the Individual Fellowships is to enhance the creative and innovative potential...

I+D

Cerrada hace 7 años

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

ETH Zürich

191.15K€ | Lider

TAIGER SPAIN

343.64K€ | Participante

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Duración del proyecto: 32 meses Fecha Inicio: 2019-04-23
Fecha Fin: 2021-12-31

Líder del proyecto

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 191K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Current knowledge of fracture healing is based on experimental animal studies of diaphyseal bone, despite 20% of fractures occurring in the metaphysis of the distal forearm. Moreover, current fracture healing assessment tools lack the resolution to identify and isolate the initial fracture site in cases involving a crushing fracture. The objectives of this project are to (1) develop a micro-finite element (μFE) model for fracture site identification, (2) develop an in silico model for human bone fracture healing capable of tracking local microstructural changes, and (3) test the predictive power of the in silico model using clinical data. μFE models will be generated from high-resolution peripheral computed tomography (HRpQCT) data of the distal radius from wrist fracture patients. The μFE models will be generated from HRpQCT data collected at the early stages of fracture healing and compared to remodelling maps in order to determine if μFE models can be used to isolate the site of the initial fracture. Adaptations will be made to an existing in silico model based on the findings of the μFE analysis. The resulting in silico model will be applied to clinical HRpQCT data to predict endpoint microstructural changes as well as patterns in fracture healing and remodelling. The predictive power of this in silico model will be determined by comparing the simulation results to observed behavior in vivo. The proposed project merges recent advances in bone mechanobiology, μFE simulations, and medical imaging to develop novel image analysis and registration methods as well as a tool for predicting if, when, and where fracture healing will occur. The proposed work will provide insights into the local behavior of trabecular bone fracture healing and help the fellow achieve professional maturity. Further, the in silico model has the potential to change the landscape of fracture healing research, particularly in areas of preclinical testing and personalized medicine.

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