Medical Applications of Additive Manufacturing – Application-Oriented Classification for Case Design and Documentation

dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorMäkitie, Antti, Prof., University of Helsinki, Finland
dc.contributor.authorTuomi, Jukka
dc.contributor.departmentKonetekniikan laitosfi
dc.contributor.departmentDepartment of Mechanical Engineeringen
dc.contributor.labProduction Engineeringen
dc.contributor.schoolInsinööritieteiden korkeakoulufi
dc.contributor.schoolSchool of Engineeringen
dc.contributor.supervisorPartanen, Jouni, Prof., Aalto University, Department of Mechanical Engineering, Finland
dc.date.accessioned2018-09-07T09:03:09Z
dc.date.available2018-09-07T09:03:09Z
dc.date.defence2018-09-20
dc.date.issued2018
dc.description.abstractRapid development has recently occurred in Additive Manufacturing (AM) technologies, some of which are called 3D Printing. One of driving force behind the development of AM is variation in both industrial and medical applications. Certain applications occur in clinical practice, with others under research or in a developmental phase. The application of these new technologies in medical settings has raised concerns among specialists regarding quality control of the manufacturing process, case documentation and patient safety. This thesis presents a novel classification system for medical applications of AM; the system is based on both own research cases and patient cases presented in the literature. Combining application classes and procedural phases of clinical patient cases into one representation was an objective of this work. The solution concerned the development of a medical application of additive manufacturing (MAAM) matrix case presentation. One research goal involved developing a model to support patient-case design, documentation, and learning. According to cognitive psychologists, knowledge is clustered into packets that enable knowledge to be organised, stored and contextually placed. Matrix-based representation aims to help stakeholders understand MAAM cases as packets. The presented concept uses matrix cells to store actual case data. Such data presentation technology has potential to serve as the basis for further developments related to feature-based product modelling and expert system technologies in medical applications of AM. This thesis presents a MAAM matrix system with potential application as a qualified standard platform for medical-case design and documentation. The MAAM matrix system supports learning and is an established operational platform for computerised systems. This thesis demonstrates the validation of the MAAM matrix system in an orbital wall implant clinical case. The second validation case was a research case studying the effects of both applied AM system technology and finishing technology to part cytotoxicity. Both cases involved storing materials and methods data in MAAM matrix cells.en
dc.description.abstractMateriaalia lisäävän valmistuksen (Additive Manufacturing, AM) menetelmät ovat kehittyneet nopeasti viime vuosina. Joitain näistä teknologioista kutsutaan 3D-tulostukseksi. Menetelmiä sovelletaan teollisuudessa yhä laajemmin ja moninaisia lääketieteen sovelluksia on esitelty. Osa näistä on kliinisessä käytössä, mutta vielä suurempi määrä tutkimus- ja kehitysvaiheessa. Asiantuntijat ovat esittäneet huolensa liittyen valmistusprosessien laadunhallintaan, potilastapausten dokumentointiin ja potilasturvallisuuteen, kun näitä uusia teknologioita sovelletaan lääketieteessä. Tässä väitöskirjassa esitellään luokittelujärjestelmä lääketieteen AM-sovelluksille. Järjestelmä perustuu omiin ja kirjallisuudessa esitettyihin tapaustutkimuksiin. Tutkimuksen yksi tavoite oli yhdistää sovellusten luokittelu ja käytännön potilastapausten vaiheittainen etenemä yhdeksi esitysmuodoksi. Ratkaisuksi kehitettiin lääketieteellisten sovellusten matriisimuotoinen esitys. Yhtenä työn tavoitteena oli kehittää ratkaisu, joka tukisi potilastapausten suunnittelua, dokumentointia ja oppimista. Psykologien mukaan tietämys ryhmittyy paketteihin, jotka mahdollistavat tiedon jäsentymisen, tallentamisen ja asettamisen asiayhteyteensä. Matriisiin pohjautuva esitysmuoto on tarkoitettu helpottamaan asianosaisia ymmärtämään lääketieteen sovelluksia tällaisina paketteina. Konseptissa tapauskohtainen tieto esitetään matriisin soluissa. Tällainen tiedon esitystapa on potentiaalisesti perusta tuleville piirremallinnustekniikan ja asiantuntijajärjestelmien sovelluksille lääketieteessä. Tässä väitöksessä esitetään lääketieteen AM-sovellusmatriisi, joka on mahdollinen perusta hyväksytylle standardille suunnitella ja tallentaa potilastapauksia. Lääketieteen AM-sovellusmatriisi tukee oppimista ja sen toimivuus on osoitettu tietojärjestelmän perustana. Kehitetty lääketieteen AM-matriisi validoitiin kliinisessä silmänpohjaimplantti potilastapauksessa. Toisessa tapaustutkimuksessa selvitettiin AM-menetelmän ja kappaleen viimeistelyn vaikutuksia kappaleen sytotoksisuuteen. Molemmissa tapauksissa materiaali- ja menetelmädata tallennettiin matriisin soluihin.fi
dc.format.extent64 + app. 42
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.isbn978-952-60-8173-1 (electronic)
dc.identifier.isbn978-952-60-8172-4 (printed)
dc.identifier.issn1799-4942 (electronic)
dc.identifier.issn1799-4934 (printed)
dc.identifier.issn1799-4934 (ISSN-L)
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/33884
dc.identifier.urnURN:ISBN:978-952-60-8173-1
dc.language.isoenen
dc.opnDrstvenšek, Igor, Prof., University in Maribor, Slovenia
dc.publisherAalto Universityen
dc.publisherAalto-yliopistofi
dc.relation.haspart[Publication 1]: Mika Salmi, Jukka Tuomi, Kaija-Stiina Paloheimo, Roy Björkstrand, Markku Paloheimo, Jari Salo, Risto Kontio, Karri Mesimäki, Antti A. Mäkitie. Patient-specific reconstruction with 3D modelling and DMLS additive manufacturing. Rapid Prototyping Journal, 2012, vol. 18 Iss: 3 pp. 209 – 214. DOI: 10.1108/13552541211218126
dc.relation.haspart[Publication 2]: Jukka Tuomi, Kaija-Stiina Paloheimo, Juho Vehviläinen, Roy Björkstrand, Mika Salmi, Eero Huotilainen, Risto Kontio, Stephen Rouse, Ian Gibson, Antti A. Mäkitie. A Novel Classification and Online Platform for Planning and Documentation of Medical Applications of Additive Manufacturing. Surgical Innovation, March 9, 2014. DOI: 10.1177/1553350614524838
dc.relation.haspart[Publication 3]: Jukka Tuomi, Roy Björkstrand, Mikael Pernu, Mika Salmi, Eero Huotilainen, Jan Wolff, Pekka Vallittu, Antti A. Mäkitie. In vitro cytotoxicity and surface topography evaluation of additive manufacturing titanium implant materials. Journal of Materials Science: Materials in Medicine, February 14, 2017. DOI: 10.1007/s10856-017-5863-1
dc.relation.haspart[Publication 4]: Mika Salmi, Kaija-Stiina Paloheimo, Jukka Tuomi, Jan Wolff, Antti A. Mäkitie. Accuracy of medical models made by additive manufacturing (rapid manufacturing). Journal of Cranio-Maxillo-Facial Surgery, 41:603-609, 2013. DOI: 10.1016/j.jcms.2012.11.041
dc.relation.ispartofseriesAalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONSen
dc.relation.ispartofseries172/2018
dc.revBartolo, Paulo, Prof., University of Manchester, UK
dc.revBernard, Alain, Prof., Ecole Centrale de Nantes, France
dc.subject.keywordadditive manufacturingen
dc.subject.keyword3D printingen
dc.subject.keywordmedical applicationen
dc.subject.keywordclassificationen
dc.subject.keywordpatient caseen
dc.subject.keywordmateriaalia lisäävä valmistusfi
dc.subject.keyword3D-tulostusfi
dc.subject.keywordlääketieteen sovellusfi
dc.subject.keywordluokittelufi
dc.subject.keywordpotilastapausfi
dc.subject.otherMechanical engineeringen
dc.subject.otherMedical sciencesen
dc.titleMedical Applications of Additive Manufacturing – Application-Oriented Classification for Case Design and Documentationen
dc.titleMateriaalia lisäävän valmistuksen lääketieteelliset sovellukset – sovellusorientoitunut luokittelujärjestelmä potilastapausten suunnitteluun ja dokumentointiinfi
dc.typeG5 Artikkeliväitöskirjafi
dc.type.dcmitypetexten
dc.type.ontasotDoctoral dissertation (article-based)en
dc.type.ontasotVäitöskirja (artikkeli)fi
local.aalto.acrisexportstatuschecked
local.aalto.archiveyes
local.aalto.formfolder2018_09_06_klo_15_20
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
isbn9789526081731.pdf
Size:
2.48 MB
Format:
Adobe Portable Document Format