華盛頓州立大學開發自優化AI算法提高3D打印效率,可實現人造器官等各種復雜設計
時間:2024-08-25 09:33 來源:南極熊 作者:admin 閱讀:次
2024年8月24日,來自華盛頓州立大學的研究人員開發一種能夠快速識別最佳 3D 打印設置的通用機器學習算法,可以節省制造時間和成本、降低勞動強度并提高 3D 打印物體的質量。

相關研究以題為“Machine Learning Enabled Design
andOptimization for 3D-Printing of High-Fidelity Presurgical Organ
Models/機器學習支持高保真術前器官模型 3D 打印的設計和優化”的論文發表在《先進材料技術》雜志上。研究得到了美國國家科學基金會、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品和可穿戴生物傳感器等各種復雜設計中更加無縫地使用。作為研究的一部分,該算法學會了識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 個不斷改進的版本。

圖1. 多目標 BO 輔助 3D
打印術前器官模型的流程圖,該模型具有三個輸入參數和四個輸出參數。循環從根據當前輸入數據集通過 BO
生成輸入值開始,這些輸入值用于生成直接墨水書寫 (DIW) 的打印路徑。通過 DIW 3D
打印模型后,將圖像處理應用于模型以重建網格對象。然后調整網格對象以與理想模型進行比較,以測量正負幾何精度。還計算了模型打印時間和孔隙率測量值。完成所有輸出測量后,它們各自的值將重新輸入到
BO 算法中以產生新的輸入參數。

機器學習支持術前器官模型的 3D 打印和幾何保真度分析的設計和優化。a)
機械壓縮試驗期間定制聚合物墨水的應力-應變相關性。b) 使用定制聚合物墨水和 BO 生成的輸入作為打印參數,3D 打印前列腺和腎臟模型。c)
按時間順序拍攝的第 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。d) 按時間順序拍攝的第 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。e、f) 通過 3D
配準校準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 c 和d)與基于原始 STL
文件的相應理想模型之間。

對約60
次迭代中輸入解決方案集的進展和主導地位進行分析。a、b)分別針對前列腺模型和腎臟模型的超體積測量,超體積指的是輸入解決方案覆蓋的目標空間量。c、d)分別針對前列腺模型和腎臟模型在不同迭代次數下帕累托前沿內的輸入解決方案集表。e、f)分別針對前列腺模型和腎臟模型,在最終帕累托前沿內的輸入解決方案集表及其關于輸入和對應輸出值的各自值。(圖
3e中的迭代 42、46、56(粗體)產生了最優的前列腺模型,而圖3f中的迭代 52(粗體) 產生了最優的腎臟模型)。
論文的共同通訊作者、華盛頓州立大學機械與材料工程學院的 Berry 助理教授 Kaiyan Qiu 說道:“憑借自動升級的人工智能算法,您可以優化結果,并節省時間、成本和勞動力。”
對于工程師來說,嘗試開發正確的打印設置通常很麻煩且效率低下,例如必須就材料、打印機配置和噴嘴的分配壓力做出決定。
論文的共同通訊作者、華盛頓州立大學計算機科學系 Huie-Rogers 客座副教授 Jana Doppa 說道:“潛在組合的數量實在太多了,每次試驗都要花費時間和金錢。”
Qiu教授多年來一直致力于開發復雜、逼真的人體器官 3D 打印模型。這些模型可用于培訓外科醫生或評估植入裝置,但模型必須包含真實器官的機械和物理特性,包括靜脈、動脈、通道和其他詳細結構。
Qiu、Doppa 和他們的學生使用一種名為貝葉斯優化的 AI 技術進行訓練,并找到優化的 3D 打印設置。訓練完成后,研究人員能夠優化器官模型的三個不同目標——模型的幾何精度、重量或多孔性以及打印時間。器官模型的孔隙率對于外科手術實踐很重要,因為模型的機械性能會根據其密度而變化。
論文共同第一作者 Eric Chen (華盛頓州立大學機械與材料工程學院 Qiu 課題組的訪問學生)說道:“平衡所有目標很難,但我們能夠取得良好的平衡,并實現最佳質量物體的打印,無論打印類型或材料形狀如何。”
論文共同第一作者、華盛頓州立大學電氣工程與計算機科學學院研究生 AlalehAhmadian
補充說,研究人員能夠以平衡的方式看待所有目標,以獲得有利的結果,該項目也受益于其跨學科視角。她說:“通過進行物理實驗室實驗來創造現實世界的影響,開展跨學科研究是非常有意義的。”
研究人員首先訓練計算機程序打印前列腺手術演練模型。由于該算法具有廣泛的可推廣性,他們可以輕松地對其進行微調以打印出腎臟模型。Qiu教授表示:“這意味著這種方法可用于制造其他更復雜的生物醫學設備,甚至可用于其他領域。”
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