PREDIÇÃO DO COMPORTAMENTO MECÂNICO A PARTIR DE IMAGENS: FERRAMENTA COMPUTACIONAL INTEGRANDO ANÁLISE MICROESTRUTURAL, MODELAGEM MICROMECÂNICA E ESTATÍSTICA BAYESIANA EM APLICAÇÕES ORTOPÉDICAS

Introdução:
A saúde óssea depende da organização microestrutural, cujas características, como porosidade e orientação, influenciam o desempenho mecânico, a resistência a fraturas e a funcionalidade fisiológica. Diagnósticos tradicionais, como a densitometria óssea, oferecem apenas uma visão parcial da resistência, desconsiderando a disposição microestrutural.

Objetivo:
Apresentar uma ferramenta computacional que relacione características microestruturais a propriedades macroscópicas, apoiando diagnósticos e o desenvolvimento de biomateriais e implantes.

Materiais e Métodos:
Com base em experiência prévia com materiais de engenharia de microestrutura semelhante, a abordagem integra o método estereológico Mean Intercept Length (MIL) ao modelo de homogeneização de Mori-Tanaka (M-T) e a uma análise Bayesiana para quantificação de incertezas. Foram analisadas imagens sintéticas 2D e 3D e dados reais de micro-CT, considerando porosidades de 5–40%, diferentes formas e orientações estruturais.

Resultados:
O método reproduziu a influência da microarquitetura no comportamento mecânico, com variação inferior a 5% entre análises repetidas e boa concordância com valores experimentais e simulações numéricas pelo Método dos Elementos Finitos (MEF). As estimativas de módulo de elasticidade apresentaram desvios inferiores a 8% em relação aos resultados de referência, enquanto o tempo de processamento foi reduzido em cerca de 60% frente a simulações numéricas convencionais.

Conclusão:
A abordagem proposta mostrou-se eficiente e confiável, demonstrando potencial para aprimorar avaliações não invasivas da fragilidade óssea e apoiar o desenvolvimento de diagnósticos personalizados, próteses e materiais regenerativos voltados a aplicações clínicas.