華盛頓州立大學（WSU）的研究人員公布了一種新的 AI 指導 3D 打印技術，該技術可以幫助醫生打印復雜的人體器官復制品。外科醫生可以在進行實際手術之前使用這些器官模型進行練習，從而為醫生提供更多的工具來改善手術結果。
該 AI 算法根據人體腎和前列腺的圖像和關鍵屬性（包括重量、大小、孔隙率和血管結構等特征）進行訓練。該算法與 3D 打印機配合使用的過程不斷改進，有助于為 3D 打印的三個重要部分找到最佳設置：模型的準確性、重量以及打印所需的時間。
WSU 機械和材料工程助理教授 Kaiyan Qiu 是這項 研究 的合著者之一，他說，AI 優化可以顯著縮短創建可行的 3D 模型所需的時間。該算法調整關鍵的 3D 打印變量，包括打印機的噴頭尺寸和行駛速度、打印材料的分配壓力以及每個打印層的高度，然后指導打印機為特定用例創建合適的模型。
“對于手術前器官模型，我們知道外科醫生需要能夠快速打印出具有低勞動強度的高保真度模型，”Qiu 教授說。“我們設想外科醫生在早上收到患者的 MRI 和 CT 掃描圖。她有兩個小時的時間為手術準備一切。AI 可以優化參數，并在半小時內打印出模型器官，然后外科醫生可以將剩余時間用于在器官副本上練習。”
及其論文的合著者華盛頓州立大學計算機科學教授 Jana Doppa 使用 BoTorch 的多目標貝葉斯優化（BO）方法來提高 3D 打印過程的效率和精度。BO 算法使用概率代理模型來近似估計打印參數與打印器官模型質量之間的關系，該過程捕獲打印過程中的不確定性，從而實現更穩健的優化。
研究人員使用 NVIDIA A40 GPU 訓練其 AI 模型，并使用 NVIDIA NGP Instant NeRF 重建 3D 打印模型的網格對象。
研究人員率先推出的 AI 流程也具有廣泛的通用性。除了打印模型器官外，該算法還可以指導打印機創建心臟起搏器或支架等植入式醫療設備的原型。該技術還可用于制作飛機和機器人部件、電池，甚至為您定制鞋子模型。
如需詳細了解這項研究，您可以閱讀 這篇文章 或 這篇研究論文 。
精選圖片來源： 華盛頓州立大學
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