技術名稱 | 機器學習法開發生醫用超低楊氏係數低鈮含量鈦合金 | ||
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計畫單位 | 國立臺灣大學 | ||
計畫主持人 | 顏鴻威 | ||
技術簡介 | 我國與全球之老齡化社會將帶來植入型生醫材料之大量需求,本技術利用類神生網路法建構Beta鈦合金之材料搜尋引擎,並以極低楊氏係數與低鈮含量為條件擬算新型合金成份,最後成功發展出實體材料,以實驗證實其楊氏係數與機器之預測接近,最低可達約43 GPa,而材料之生物相容性亦達植入材之需求,具潛力成為低成本新 |
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科學突破性 | "1. 不含釩與鋁等劇毒性或人體有害之元素。 2. 鈮、鉬、铊等元素總添加量可小於15 wt. 。 3. 楊氏係數 50 GPa (僅日本之TNZT與中國大陸之Ti2448能達到此性能)。 4. 生物相容性佳。 5. 部分合金具形狀記憶效應。 6. 以機器學習法發展材料搜尋引擎,新材料開 |
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產業應用性 | "1. 骨板、骨釘 2. 替代人工髖骨 3. 血管支架 4. 可撓式面板支架(須變更機器學習策略)" |
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關鍵字 |