最適構造設計とレーザー焼結積層造形による補綴装置製作デジタルワークフローの展開

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K10081
• Research Institution: Tsurumi University
• Principal Investigator: 大久保 力廣 鶴見大学, 歯学部, 教授 (10223760)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 新保 秀仁 鶴見大学, 歯学部, 学内講師 (40514401) ; 鈴木 恭典 鶴見大学, 歯学部, 准教授 (70257335) ; 栗原 大介 鶴見大学, 歯学部, 学内講師 (70535773)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: トポロジー最適化 / ３D形状データ / CAD / CAE / CAM / 積層造形 / 人工知能

Outline of Annual Research Achievements

本年度は，自然界が作り出した理想的な構造を補綴装置に再現するための最適構造設計法を用いて，補綴装置のフルデジタル製作システムの中にトポロジー最適化と口腔諸組織の３次元有限要素応力解析を導入し，ジェネラティヴデザインとレーザー焼結積層造形を組み合わせたデジタルワークフローを構築するための検討を行った．
本研究で導入する最適構造設計法とは「使用が想定される設計空間上の制約，荷重，拘束条件の下で，最も効率の良い材料分布を人工知能（AI）にデザインさせ位相幾何学的に展開する」ことであり，設計過程の中でCAD（Computer Aided Design）とCAE（Computer Aided Engineering）を繰り返し展開し，人工知能（AI）アルゴリズムにデザインを任せた「トポロジー最適化（ジェネラティヴデザイン）」と呼ばれる最新技術である．トポロジー最適化により①無限の自由度を有する構造，②高いカスタマイズ性の形状，③金属使用量の大幅軽減，④合理的，効率的最適構造設計が具現化できる．本研究はこのトポロジー最適化と積層造形をワンプロセスとする新規補綴装置の製作術式を開発，応用するものである．
申請当初の計画では，初年度に欠損を有する被験者の固有データをもとに口腔内の３D形状データを作成し，咬合力，被圧変位量，支台歯の分布状態，残存諸組織の負担能力等をCAD／CAEを組み合わせたソフトおよびジェネラティヴデザインソフトから人工知能（AI）によりCADとCAEを繰り返し，咀嚼時の加力様相を可視化した最適設計を行い，検討を行う予定であった．しかし，被験者の固有データを使用するにあたり倫理審査委員会の承認を得る必要があるが，承認がまだ得られていないのが実情である．

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

研究申請当初は，初年度に口腔内データを基にした静的荷重のモデル化と位相幾何学解析を検討する予定であった．欠損被験者の固有データをもとに口腔内の３D形状データを作成し，咬合力，被圧変位量，支台歯の分布状態，残存諸組織の負担能力等をCAD／CAEを組み合わせたソフトおよびジェネラティヴデザインソフトから人工知能（AI）によりCADとCAEを繰り返し，咀嚼時の加力様相を可視化した最適設計を行い，解析用パーソナルコンピュータにて補綴装置に対するモーメントの拘束や荷重条件をモデル化し，シミュレーションプロセスの自動化と形状化を繰り返し行う事により位相幾何学解析により検討を行う予定であった．しかし，被験者の固有データを使用するにあたり倫理審査委員会の承認を得る必要があるが，承認がまだ得られていない．
そのため，昨年度は，３D検査および測量用ソフトウェア（Geomagic ControlX）を購入し，当講座の基礎実習にて使用している欠損顎模型から補綴装置を再現するための最適構造設計をパーソナルコンピュータ上でシミュレーションモデルを構築した．
また，最適構造設計のトライアルとして，アミロイドーシスによる巨大舌を有する患者に対して，IOSを用いた光学印象を行い，咬合接触を付与するための咬合挙上副子の設計を行なった．得られたSTLデータをもとに，グラスファイバー強化型レジンをミリング加工し，実際に装着した結果，挙上副子のような単純な構造であっても十分な強度と耐久性を確認した．

Strategy for Future Research Activity

口腔内データを基にした静的荷重のモデル化と位相幾何学解析を検討する必要がある．欠損被験者の固有データをもとに口腔内の３D形状データを作成し，咬合力，被圧変位量，支台歯の分布状態，残存諸組織の負担能力等をCAD／CAEを組み合わせたソフトおよびジェネラティヴデザインソフトから人工知能（AI）によりCADとCAEを繰り返し，咀嚼時の加力様相を可視化した最適設計を行い，解析用パーソナルコンピュータにて補綴装置に対するモーメントの拘束や荷重条件をモデル化し，シミュレーションプロセスの自動化と形状化を繰り返し行う事により位相幾何学解析により検討を行う予定である．そのために，被験者の固有データを使用しなければならないため，倫理審査委員会の承認を得る予定である．

Causes of Carryover

研究申請当初は，初年度に口腔内データを基に３D形状データを作成し，シミュレーションプロセスの自動化と形状化を繰り返し行う事により位相幾何学解析により検討を行う予定であったが，現状では被験者の固有データも準備できていない．そのため，材料である純チタン粉末の購入及び純チタン積層造形委託費の使用が出来なかったこと．また，新型コロナウイルス感染症の感染拡大により，各種学術大会が集合型から誌上開催やWEB開催に変更になったため，計上していた旅費の使用が出来なかったことにより次年度に使用額が生じた．
次年度は，ジェネラティヴデザインソフトから補綴装置の積層造形用デザインを行い，積層造形にて補綴装置の製作を行うため，積層造形出力委託費および積層造形用Co-Cr合金粉末と純チタン粉末の購入費用と最新情報収集を学会参加にて得るために使用する予定である．