ジェネレーティブ構造最適化による医療リハビリテーション用人工関節の生体力学的性能設計

Biomechanical performance design of joint prosthesis for medical rehabilitation via generative structure optimization.

• Jinghua Xu
• Kang Wang
• Mingyu Gao
• Zhengxin Tu
• Shuyou Zhang
• Jianrong Tan

抄録

本論文では，生成的構造最適化(GSO)を用いたリハビリテーション用人工関節の生体力学的性能設計手法を提案する．本研究では，まず，CTやMRIなどの異種医用画像から，硬い骨や軟骨を含む多様な構造の3次元再構成をイテレーションを介して逐次かつ段階的に行う．再構成されたメッシュ構造をもとに、有限要素法（FEM）を用いて機械的な力の分布を評価し、構造を検証します。次に、適応層厚、インフィルパターン、インフィル軌道などを考慮して、多目的最適化（MOO）を用いて3Dプリンティング（3DP）用の生体力学的性能設計モデルを構築します。GSOは、パーソナライズされたCT、その後の3D再構成、さらには有限要素解析（FEA）、さらには構造パラメータの最適化など、さまざまなステージをカバーする生成的データ駆動システムを出力します。アディティブマニュファクチャリング(AM)の物理実験では、関節の相対密度、表面形状、耐摩耗性能がGSOによって改善され、運動学やダイナミクスを含む生体力学的性能の改善に役立つことが証明されました。本研究で提案した方法は、患者のハイエンドなカスタマイズを促進するための人工関節のアプリケーションで大きな注目を集める可能性がある。

This paper proposes a biomechanical performance design method of joint prosthesis for medical rehabilitation via Generative Structure Optimization (GSO). Firstly, the 3D reconstruction of manifold structure involving hard bone and cartilage is sequentially and progressively implemented from heterogeneous medical images such as Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) via iteration. On the basis of reconstructed mesh structure, the finite element method (FEM) is hereby employed to verify the structure by evaluating the mechanical force distribution. The biomechanical performance design model for 3 D printing (3DP) is then built using multi-objective optimization (MOO) by considering adaptive layer thickness, infill patterns and infill trajectories, etc. The GSO outlets a generative data-driven system which covers various stages such as personalized CT, subsequent 3 D reconstruction, further finite element analysis (FEA) and even structural parameter optimization. The physical experiment of Additive manufacturing (AM) proves that, the relative density, surface topography and wear-resisting performance of joint prosthesis can be improved by GSO which helps to improve biomechanical performance, including kinematics and dynamics. The proposed method may arouse the huge attention in the prosthesis applications to promote patients' high-end customization well-being.