ZUSAMMENFASSUNG Mechanische Komplikationen in der Zahnimplantologie entstehen häufig aus einer Diskrepanz zwischen standardisierten Geometrien und patientenspezifischen anatomischen Einschränkungen. Während die hochpräzise finite Elemente Analyse (FEA) der Goldstandard zur Identifizierung dieser Risiken ist, verursacht ihr hoher Rechenaufwand ein „Engpass“, der ihre Anwendung in der routinemäßigen operativen Planung verhindert. Zur Entwicklung eines numerischen inversen Entwurfsrahmens, der diese Einschränkung überwindet, indem er die Generierung optimaler Implantatgeometrien durch einen neural-surrogatunterstützten Optimierungsmechanismus beschleunigt. Ein hochpräziser Datensatz von 3000 hochpräzisen 3D-FEA-Simulationen wurde verwendet, um einen Multilayer-Perzeptron (MLP)-Regressor zu trainieren. Dieses Modell diente als Echtzeit-Inferenzmaschine, die kostspielige iterative Simulationen innerhalb des surrogatunterstützten evolutionären Optimierungsrahmens ersetzt. Die Genauigkeit und klinische Validität des Rahmens wurden an einer synthetischen Kohorte von 50 virtuellen Patienten getestet, die verschiedene Knochenqualitäten und Ladebedingungen repräsentieren. Das beschleunigte inverse Designsystem erzielte eine statistisch signifikante und erhebliche Reduktion des maximalen von-Mises-Spannungsniveaus an der Knochen-Implantat-Grenze im Vergleich zu standardmäßigen klinischen Protokollen (Cohen's d = 3,22). Die Optimierung identifizierte erfolgreich patientenspezifische kompensatorische Strategien, wie die Verschreibung breiterer Durchmesser für niedrigdichtes Knochenmaterial zur Maximierung der Lastverteilung. Durch die Integration von Deep-Learning-Surrogaten zur Beschleunigung komplexer numerischer Optimierungen ermöglicht dieser Rahmen die Echtzeit-Verschreibung von patientenspezifischen Implantaten. Diese Methodik umgeht effektiv die Rechenlast traditioneller FEA und bietet eine skalierbare numerische Lösung für personalisierte operative Planung.
María Prados‐Privado (Fri,) untersuchte diese Frage.