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華盛頓州立大學(xué)開(kāi)發(fā)自?xún)?yōu)化AI算法提高3D打印效率，可實(shí)現(xiàn)人造器官等各種復(fù)雜設(shè)計(jì)

時(shí)間：2024-08-25 09:33 來(lái)源：南極熊作者：admin 閱讀：次

2024年8月24日，來(lái)自華盛頓州立大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)一種能夠快速識(shí)別最佳 3D 打印設(shè)置的通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以節(jié)省制造時(shí)間和成本、降低勞動(dòng)強(qiáng)度并提高 3D 打印物體的質(zhì)量。

相關(guān)研究以題為“Machine Learning Enabled Design andOptimization for 3D-Printing of High-Fidelity Presurgical Organ Models/機(jī)器學(xué)習(xí)支持高保真術(shù)前器官模型 3D 打印的設(shè)計(jì)和優(yōu)化”的論文發(fā)表在《先進(jìn)材料技術(shù)》雜志上。研究得到了美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)、WSU Startup 和 Cougar Cage Funds 的資助。

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/admt.202400037

人工智能算法 (AI)的突破可以讓 3D 打印在從人造器官到柔性電子產(chǎn)品和可穿戴生物傳感器等各種復(fù)雜設(shè)計(jì)中更加無(wú)縫地使用。作為研究的一部分，該算法學(xué)會(huì)了識(shí)別然后打印腎臟和前列腺器官模型的最佳版本。研究人員基于這一成果打印了 60 個(gè)不斷改進(jìn)的版本。

圖1. 多目標(biāo) BO 輔助 3D 打印術(shù)前器官模型的流程圖，該模型具有三個(gè)輸入?yún)?shù)和四個(gè)輸出參數(shù)。循環(huán)從根據(jù)當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)集通過(guò) BO 生成輸入值開(kāi)始，這些輸入值用于生成直接墨水書(shū)寫(xiě) (DIW) 的打印路徑。通過(guò) DIW 3D 打印模型后，將圖像處理應(yīng)用于模型以重建網(wǎng)格對(duì)象。然后調(diào)整網(wǎng)格對(duì)象以與理想模型進(jìn)行比較，以測(cè)量正負(fù)幾何精度。還計(jì)算了模型打印時(shí)間和孔隙率測(cè)量值。完成所有輸出測(cè)量后，它們各自的值將重新輸入到 BO 算法中以產(chǎn)生新的輸入?yún)?shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)支持術(shù)前器官模型的 3D 打印和幾何保真度分析的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。a) 機(jī)械壓縮試驗(yàn)期間定制聚合物墨水的應(yīng)力-應(yīng)變相關(guān)性。b) 使用定制聚合物墨水和 BO 生成的輸入作為打印參數(shù)，3D 打印前列腺和腎臟模型。c) 按時(shí)間順序拍攝的第 1、22 和 46 次迭代的 3D 打印前列腺模型的照片，以顯示保真度的增長(zhǎng)。d) 按時(shí)間順序拍攝的第 5、27 和 52 次迭代的 3D 打印腎臟模型的照片，以顯示保真度的增長(zhǎng)。e、f) 通過(guò) 3D 配準(zhǔn)校準(zhǔn)的器官模型外表面的距離圖和直方圖，以獲得幾何保真度，在各自的 3D 打印前列腺和腎臟模型（見(jiàn) c 和d）與基于原始 STL 文件的相應(yīng)理想模型之間。

對(duì)約60 次迭代中輸入解決方案集的進(jìn)展和主導(dǎo)地位進(jìn)行分析。a、b）分別針對(duì)前列腺模型和腎臟模型的超體積測(cè)量，超體積指的是輸入解決方案覆蓋的目標(biāo)空間量。c、d）分別針對(duì)前列腺模型和腎臟模型在不同迭代次數(shù)下帕累托前沿內(nèi)的輸入解決方案集表。e、f）分別針對(duì)前列腺模型和腎臟模型，在最終帕累托前沿內(nèi)的輸入解決方案集表及其關(guān)于輸入和對(duì)應(yīng)輸出值的各自值。（圖 3e中的迭代 42、46、56（粗體）產(chǎn)生了最優(yōu)的前列腺模型，而圖3f中的迭代 52（粗體）產(chǎn)生了最優(yōu)的腎臟模型）。

論文的共同通訊作者、華盛頓州立大學(xué)機(jī)械與材料工程學(xué)院的 Berry 助理教授 Kaiyan Qiu 說(shuō)道：“憑借自動(dòng)升級(jí)的人工智能算法，您可以?xún)?yōu)化結(jié)果，并節(jié)省時(shí)間、成本和勞動(dòng)力�！�

對(duì)于工程師來(lái)說(shuō)，嘗試開(kāi)發(fā)正確的打印設(shè)置通常很麻煩且效率低下，例如必須就材料、打印機(jī)配置和噴嘴的分配壓力做出決定。

論文的共同通訊作者、華盛頓州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系 Huie-Rogers 客座副教授 Jana Doppa 說(shuō)道：“潛在組合的數(shù)量實(shí)在太多了，每次試驗(yàn)都要花費(fèi)時(shí)間和金錢(qián)�！�

Qiu教授多年來(lái)一直致力于開(kāi)發(fā)復(fù)雜、逼真的人體器官 3D 打印模型。這些模型可用于培訓(xùn)外科醫(yī)生或評(píng)估植入裝置，但模型必須包含真實(shí)器官的機(jī)械和物理特性，包括靜脈、動(dòng)脈、通道和其他詳細(xì)結(jié)構(gòu)。

Qiu、Doppa 和他們的學(xué)生使用一種名為貝葉斯優(yōu)化的 AI 技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，并找到優(yōu)化的 3D 打印設(shè)置。訓(xùn)練完成后，研究人員能夠優(yōu)化器官模型的三個(gè)不同目標(biāo)——模型的幾何精度、重量或多孔性以及打印時(shí)間。器官模型的孔隙率對(duì)于外科手術(shù)實(shí)踐很重要，因?yàn)槟Ｐ偷臋C(jī)械性能會(huì)根據(jù)其密度而變化。

論文共同第一作者 Eric Chen （華盛頓州立大學(xué)機(jī)械與材料工程學(xué)院 Qiu 課題組的訪問(wèn)學(xué)生）說(shuō)道：“平衡所有目標(biāo)很難，但我們能夠取得良好的平衡，并實(shí)現(xiàn)最佳質(zhì)量物體的打印，無(wú)論打印類(lèi)型或材料形狀如何�！�

論文共同第一作者、華盛頓州立大學(xué)電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院研究生 AlalehAhmadian 補(bǔ)充說(shuō)，研究人員能夠以平衡的方式看待所有目標(biāo)，以獲得有利的結(jié)果，該項(xiàng)目也受益于其跨學(xué)科視角。她說(shuō)：“通過(guò)進(jìn)行物理實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)來(lái)創(chuàng)造現(xiàn)實(shí)世界的影響，開(kāi)展跨學(xué)科研究是非常有意義的�！�

研究人員首先訓(xùn)練計(jì)算機(jī)程序打印前列腺手術(shù)演練模型。由于該算法具有廣泛的可推廣性，他們可以輕松地對(duì)其進(jìn)行微調(diào)以打印出腎臟模型。Qiu教授表示：“這意味著這種方法可用于制造其他更復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)設(shè)備，甚至可用于其他領(lǐng)域�！�

(責(zé)任編輯：admin)

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