Биомеханические свойства тканей носа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Введение. Пластическая ринохирургия и аугментационная ринопластика весьма актуальны и в сегодняшние дни. Особенно в отношении пациентов с врожденной седловидной деформацией спинки носа, а также больных с ятрогенными нарушениями формы носа, которые резко снижают качество жизни человека. Имеют место нарушения функции носа.

Цель работы. В рамках необходимости выполнения силиконимплантационной ринопластики исследованы прочностные, упругие и гиперупругие свойства мягких тканей носовой фасции и надкостницы, выполнена оценка динамической вязкости тканей носовой фасции и надкостницы, определяющей их релаксационные свойства, с помощью упругих, гиперупругих и реологических моделей.

Методы. Применяли линейную (однофазную), билинейную (двухфазную), экспоненциальную, гиперупругие (неогуковскую, Муни–Ривлина, Огдена, Йео, полиномиальную и Веронда-Вестманн) и упруговязкие (Максвелла) модели биотканей. Для расчетов использовали систему компьютерной алгебры Mathcad 15.0 и универсальный пакет междисциплинарных программ ANSYS Multiphysics Software (версия 2022 R2). Точность замещения свойств реальных тканей результатами моделирования вычисляли на основании показателей описательной статистики (стандартного отклонения, максимальной абсолютной ошибки, максимальной относительной погрешности и коэффициента корреляции).

Результаты. Отмечено, что билинейная модель для точного воспроизведения кривой напряжение-деформация предполагает на молекулярном уровне тканей начальное линейное растяжение эластиновых волокон, переходящее при ε=εкр в конечную линейную реакцию коллагеновой матрицы. Установлено, что в семействе гиперупругих моделей наиболее адекватно свойства надкостницы (коэффициент корреляции R=0,9999) и носовой фасции (коэффициент корреляции R=0.9999) описывают 5-параметрическая полиномиальная модель 2-го порядка и модель Йео 3-го порядка (R=0,999 и R=1 соответственно), наименее точно – простая однопараметрическая неогуковская модель (R=0,898 для надкостницы и R=0,905 для фасции). Среди упругих моделей достаточно хорошо характеризует поведение назальных материалов экспоненциальная зависимость.

Заключение. Верифицировано биомеханически, что надкостница толще, прочнее и жестче, чем фасция. Установленные очень высокие значения вязкости свидетельствуют о медленности процессов релаксации в тканях. Периост медленнее релаксирует напряжение, что улучшает результат фиксации импланта. И напротив, время релаксации надкостницы выше, чем у фасции, из чего сделан вывод, что предпочтительно не разрезать надкостницу при поднадкостничном имплантировании.

Об авторах

Рамаз Шалвович Гветадзе

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Автор, ответственный за переписку.
Email: ramaz-gvetadze@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0508-7072

профессор, доктор медицинских наук, член-корреспондент РАН

Россия, Москва

Николай Владимирович Ярыгин

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: dom1971@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4322-6985

заведующий кафедрой, доктор медицинских наук, член-корреспондент РАН, профессор

Россия, Москва

Сергей Александрович Муслов

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: muslov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9752-6804

профессор, кандидат физико-математических наук, доктор биологических наук

Россия, Москва

Андрей Юрьевич Овчинников

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: lorent1@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7262-1151

заведующий кафедрой, доктор медицинских наук, профессор

Россия, Москва

Сергей Дарчоевич Арутюнов

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: sd.arutyunov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6512-8724

заведующий кафедрой, доктор медицинских наук, профессор

Россия, Москва

Павел Юрьевич Сухочев

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: ps@moids.ru
ORCID iD: 0000-0002-8004-6011

научный сотрудник лаборатории математического обеспечения имитационных динамических систем отдела прикладных исследований механико-математического факультета 

Россия, Москва

Список литературы

  1. Rozner L. Augmentation rhinoplasty British. J. Plast. Surg. 1980; 33 (3): 377–82. doi.org/10.1016/s0007-1226(80)90086-7.
  2. Lovice D.B., Mingrone M.D., Toriumi D.M. Grafts and implants in rhinoplasty and nasal reconstruction. Otolaryngol. Clin. North Am. 1999; 32: 113–41. doi.org/10.1016/s0030-6665(05)70118-3.
  3. Deva A.K., Merten S., Chang L. Silicone in nasal augmentation rhinoplasty: a decade of clinical experience. Plast. Reconstr. Surg. 1998; 102: 1230–7. doi.org/10.1097/00006534-199809040-00052.
  4. Ercolani M., Baldaro B. Short-term outcome of rhinoplasty for medical or cosmetic indication. J. Psychosom. Res. 1999; 47: 277–81. doi.org/10.1016/s0022-3999(99)00042-2.
  5. Griffin M.F., Premakumar Y., Seifalian A.M., Szarko M., Butler P.E.M. Biomechanical characterisation of the human nasal cartilages; implications for tissue engineering. J. Mater. Sci: Mater. Med. 2016; 27: 1–6. doi.org/10.1007/s10856-015-5619-8.
  6. Brown W.E., Lavernia L., Bielajew B.J., Hu J.C., Kyriacos A. Athanasiou. Human nasal cartilage: Functional properties and structure-function relationships for the development of tissue engineering design criteria. Acta Biomaterialia. 2023; 168: 113–24. doi.org/10.1016/j.actbio.2023.07.011.
  7. Zeng Y.G., Sun X., Yang J., Wu W., Xu X., Yan Y. Mechanical properties of nasal fascia and periosteum. Clinical Biomechanics. 2003; 18: 760–4. doi.org/10.1016/S0268-0033(03)00136-0.
  8. Муслов С.А., Перцов С.С., Арутюнов С.Д. Физико-механические свойства биологических тканей. Под ред. академика РАН О.О. Янушевича. М.: Практическая медицина; 2023; 456. [Muslov S.A., Pertsov S.S., Arutyunov S.D. Physical and mechanical properties of biological tissues. Ed. Academician of the Russian Academy of Sciences O.O. Yanushevich. M.: Practical Medicine, 2023; 456 (in Russian)]
  9. Muslov S.A., Panin S.V., Zolotnitsky S.V., Pivovarov A.A., Anischenko A.P., Arutyunov S.D. Mapping of elastic and hyperelastic properties of the periodontal ligament. Mechanics of Composite Materials. 2023; 59 (3): 469–78. doi.org/10.1007/s11029-023-10109-7.
  10. Chaudhry H., Huang H.Y., Schleip R., Ji Z., Bukiet B., Findley T. Viscoelastic behavior of human fasciae under extension in manual therapy. J. of Bodywork and Movement Therapies. 2007; 11: 159–67. doi.org/10.1016/j.jbmt.2006.08.012.
  11. Yeoh O.H. Some forms of the strain energy function for rubber. Rubber Chemistry and Technology. 1993; 66 (5): 754–71. https://doi.org/10.5254/1.3538343.
  12. Тобольский А. Свойства и структура полимеров. М.: Химия, 1964; 194. [Tobolsky A. Properties and structure of polymers. M.: Chemistry, 1964; 194 (in Russian)]
  13. Kuchařová M., Ďoubal S., Klemera P., Rejchrt P., Navrátil M. Viscoelasticity of Biological Materials – Measurement and Practical Impact on Biomedicine. Physiol. Res. 2007; 56 (1): 33–7. doi.org/10.33549/physiolres.931299.
  14. Potekhina Y.P., Timanin E.M., Kantinov A.E. Viscoelastic properties of tissues and changes in them after osteopathic correction. Russian Osteopathic J. 2018; 1 (2): 38–45. https://doi.org/10.32885/2220-0975-2018-1-2-38-45.
  15. Vogel H. «Das Temperaturabhaengigkeitsgesetz der Viskositaet von Fluessigkeiten» [The temperature-dependent viscosity law for liquids]. Physikalische Zeitschrift (in German). 1921; 22: 645.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Графики σ–ε моделей надкостницы носа (линей- ная, билинейная с 2 модулями упругости E1, E2 и экспо- ненциальная – сплошная линия)

Скачать (647KB)
3. Рис. 2. Гиперупругие модели надкостницы (periosteum)

Скачать (664KB)
4. Рис. 3. Гиперупругие модели носовой фасции (fascia nasalis)

Скачать (678KB)
5. Рис. 4. Упруго-вязкое тело Максвелла

Скачать (288KB)
6. Рис. 5. Кривые релаксации тканей фасции носа: D – исходные опытные данные, f1(t) – предварительная ап- проксимация (ф-я expfit) экспоненциальной функцией, f2(t) – вторичная аппроксимация (ф-я linfit) экспонен- циальной функцией, проходящей через заданную точку (0, 1). По оси х отложено время, с, по оси y – истинные напряжения. Метка по оси x соответствует времени релаксации τ, по оси y – нижняя: ординате T∞/T0, верхняя: ординате 1-1/e≈0,632

Скачать (422KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».