| 研究課題/領域番号 |
18K12049
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90110:生体医工学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 血液ポンプ / 人工心臓 / 人工知能 / ニューラルネットワーク / 動圧軸受 / 流体軸受 / 最適化技術 / 軸受剛性 / AI / 実験計画法 / 多目的最適化手法 / 革新的実験計画法 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
動圧浮上遠心血液ポンプの動圧軸受の軸受発生力と溶血特性を改善させることを目的に、人工知能を用いた革新的実験計画法により、動圧軸受の最適形状を求めた。動圧軸受の数値流体解析の結果をもとに学習したニューラルネットワークを用いて、動圧軸受の最適形状を網羅的に求めた結果、従来の動圧軸受の形状に比べて、動圧軸受の発生力が大きく、溶血が生じにくい３種類の最適化候補形状を得ることができた。実機を用いた妥当性評価試験として、インペラの浮上距離の評価試験と牛血を用いた溶血試験を実施した結果、最適候補形状の中から、最も動圧軸受の発生力が大きく、溶血が生じない動圧軸受の最適形状を得ることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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、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実施した。本手法は、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、従来は試行錯誤で最適化していた複雑システムの最適解を簡易に探索可能である。本手法は、血液ポンプだけでなく、他の医療機器や産業機器の最適設計に応用可能であるため、学術的意義や社会的意義は高い。
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