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J-GLOBAL ID：201802225567621578   整理番号：18A0622002

有限要素解析と計算知能技術を用いた患者特異的歯科インプラントの設計【Powered by NICT】

Design of patient specific dental implant using FE analysis and computational intelligence techniques

著者 (5件)： Roy Sandipan (Department of Mechanical Engineering, SRM University, Kattankulathur, Chennai 603203, India) ,  Dey Swati (Department of Aerospace Engineering & Applied Mechanics, Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, Howrah 711103, India) ,  Khutia Niloy (Department of Aerospace Engineering & Applied Mechanics, Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, Howrah 711103, India) ,  Roy Chowdhury Amit (Department of Aerospace Engineering & Applied Mechanics, Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, Howrah 711103, India) ,  Datta Shubhabrata (Department of Mechanical Engineering, SRM University, Kattankulathur, Chennai 603203, India)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 65  ページ： 272-279  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズムは,次元と多孔性が変化する患者特異的歯科インプラントの最適設計のために採用した。は一般的に,骨インプラント界面での微小歪は1500 3000付近であるべきであるが推奨される。多孔質歯科インプラントは,マイクロ染色は以上の範囲内に留まっているというように設計する必要があり,2500に近い微小歪値が最も望まれている。この設計問題では,チタン合金は,インプラント材料と考えられたとして最も重要な制約は,インプラント応力は350MPaに制限される必要があることである。以上の属性は,患者特異的な補綴物を設計するための患者の変化骨条件達成されていない。この設計問題は,望ましさ関数を用いる最適化問題として表現される,有限要素解析により得られたデータは人工神経回路網モデルに変換される。神経回路網モデルの出力は,望ましさ関数を用いる0 1の範囲内で変換され,最大値は2500の最も望ましい微小歪で達成できていた。ニューラルネットワークと望ましさ関数のこのハイブリッドモデルは,遺伝的アルゴリズムを用いた最適化問題の目的関数として用いた。インプラント応力を記述するもう一つのニューラルネットワークモデルは制約として使用されている。ANNとGAから得られた最適解は,有限要素法を介して再び検証した。FEMによる応力解析を行うことなしに,ANNモデルは,最適化時の集団のメンバーの適合性を測定するために使用した。これは骨条件当り患者にとってよりよいossiointegrationにとって最も有利な気孔率を持つチタン合金製歯科用インプラントの最適寸法を予測した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *人工知能 ,  有限要素法 ,  最適設計 ,  最適化問題 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *患者 ,  空隙率 ,  チタン合金 ,  応力解析 ,  *歯科インプラント ,  最適化
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  微小歪 ,  *有限要素解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： インプラント設計 ,  Optimization ,  マイクロ歪 ,  インプラント応力 ,  有限要素解析 ,  人工ニューラルネットワーク ,  望ましさ関数 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 貯水池,調整池  (RC16030Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 有限要素解析 ,  計算知能 ,  患者 ,  歯科インプラント ,  設計