2020 Fiscal Year Annual Research Report
Optimal design of a hydrodynamically levitated centrifugal blood pump by design of experiment techniques
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18K12049
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
小阪 亮 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (10415680)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 血液ポンプ / AI / 動圧軸受 / 実験計画法 / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
急性期の心肺補助に使用される体外循環用血液ポンプは、短期使用が前提である接触式の軸受を採用しているため、危機的状況を脱した後の耐久性や血液適合性 が課題である。提案者らは、中長期の体外循環への適用を目的に、非接触駆動が可能な動圧浮上遠心血液ポンプを開発してきた。しかし、血液ポンプの設計は経 験をもとに試行錯誤で進めざるを得ず、非接触軸受である動圧軸受の狭い軸受隙間に起因する溶血や血栓形成、低回転数時のインペラの不安定性が課題となって いる。本課題では、人工知能（AI）を用いた革新的実験計画法により、人工心肺適用時の高回転駆動から人工心肺離脱後の低回転駆動まで、長期耐久性と血液適 合性に優れた体外循環用動圧浮上遠心血液ポンプの動圧軸受の最適設計を行う。AIを用いた革新的実験計画法は、連携研究者らが提案している多入力多目的最適 化手法と機械学習を統合した最適化手法である。本最適化手法は、実験計画作成（Plan）、実験を実施（Do）、得られたデータを機械学習（Check）、遺伝的ア ルゴリズムによる多目的最適化（Action）することで、従来のCheckとActionに重回帰分析を用いた最適化手法と比べ、必要最小限の実験回数で、多入力多目的 な複雑システムの最適解を簡易に探索可能である。
令和２年度は、 数値流体（CFD）解析とニューラルネットワークを用いて最適化した３種類の動圧軸受の実機モデルを製作し、レーザー焦点変位計を用いたインペラの浮上特性試験とウシ血液を用いた溶血試験を実施した。評価試験を実施した結果、最適モデルでは、いずれも従来モデルよりも浮上特性と溶血特性が優れていることが確認された。本結果から、AIを用いた提案手法を用いて動圧浮上遠心血液ポンプのスラスト軸受形状を最適化し、実機を用いてその有効性を確認することができた。
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