非粘着性超軟質ボーカルフォールドモデルの製造工程

声帯モデルは、正常および病理学的条件下での人間の声の生成をシミュレートおよび調査するために使用されます^1,2。声帯モデルを作成する上で最大の課題の1つは、人間に近いリアルな柔らかさと柔軟性を実現することです。これらの特性を達成するために、シリコーンエラストマーがしばしば使用され、それらは大量のシリコーンオイルで希釈されて、対応する弾性率^3,4を達成します。声帯は柔らかさの異なる複数の層で構成されており、流れによって引き起こされる振動のパターンと振動が可能な周波数を決定するため、リアルな声帯モデルを作成する上でもう1つの重要な要素は層状化です。

本研究では、代表的な声帯モデルを作成した。Scherer⁵ が提供する一般的な幾何学は、Zhang⁶ によると長さ 17 mm の男性声帯の典型的な寸法を表し、声帯筋 (体層)、粘膜層全体 (被覆層)、上皮の 3 つの層で構成されています。この構造は、 図1のコロナ断面図で見ることができます。

図1:喉頭モジュールの冠状断面。 声帯の最も広い幅(8.5 mm)を示す喉頭モジュールの冠状断面。各声帯は、体層、被覆層、上皮層で構成されています。この数字は¹³ から変更されています。Häsner, P., Prescher, A., Birkholz, P. Effect of wavy trachea walls on the oscillation onset pressure of silicone vocal foldsより転載。 J Acoust Soc Am.149 (1), 466-475 (2021) 米国音響学会の許可を得て掲載。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

他の出版物は、部分的に1つの層⁷のみを使用し、上皮層² のない2つの層を使用するか、または^{複数の層3}で粘膜をモデル化します。通常、層は内側から外側に、つまり最も深い層からキャストされます。厚さ30μmと非常に薄い上皮は、先端を全身にキャストして、丈夫な皮膚^で包み込みます8。

モデル内の被覆層は最も柔らかい部分で、ヤング率は約 1.1 kPa⁹ です。ボディ層については、 in vitro 測定¹⁰ を用いた横方向の近似ヤング率は2kPaである。 生体内では、甲状披裂筋のヤング率は、縦方向の線維の存在および筋肉の緊張の可能性により、高くなる可能性があります。この極めて低いヤング率を実現するには、シリコーン混合物に大量のシリコーンオイル(約72%)を添加する必要があります。ただし、メーカーは、5%を超えるオイルの割合を使用しないことを強くお勧めします。一般に、エラストマーへのシリコーンオイルの添加は、流動およびドリップ時間を増加させるとともに、硬化したシリコーンポリマーの収縮を減少させることを目的としている。シリコーンがより均一に硬化するのに役立ち、それによって材料の応力が軽減されます。その目的は、硬化した材料の柔らかさを高めることではなく、成形性と特性を最適化することですが、これも結果です。これは、シリコーンオイルが化学的に不活性であり、それ自体を重合することができず、シリコーン^{ポリマー11}のネットワークに組み込まれていないことを意味する。代わりに、ポリマーマトリックス中に液相として残り、より高いレベルでポリマー構造を弱め、硬化した材料から溶解して表面に付着する可能性があります。その結果、硬化障害、不均一な加硫、化学的収縮、脆性などの他の負の特性が発生する可能性があります。シリコーンオイル含有量の高い声帯モデルについて、経年変化や再現性について検討したところ、モデルによって特性のばらつきが大きく、経時的な特性の変化があることがわかった¹¹。

従来の^方法で声帯モデルを作製する場合^7,12、上皮層の粘着性は、振動の均一性に影響を与え、上皮の破裂につながる可能性があるため、問題となり得る。上皮を作るのに使われるシリコーンは原液ですが、隣接する粘膜層から漏れ出る油分は、シリコーンを希釈したのと同様の効果があると考えられます。粘膜と上皮層¹²との間の中間層としてタルカムやカーボン粉末などの各種粉末を添加することで、べたつきの問題に対処した。このアプローチが成功したのは、オイルが部分的に粉末に吸収され、その結果、上皮表面のべたつきを減らすことができたからです。

この出版物では、声帯の製造プロセスを少し変更することで、粘着性の問題を回避できることを示しました。重ねる順番を変えて、原液の上皮シリコーン(いわゆるクローズドシリコーン)から始めることで、べたつかない超ソフトな声帯モデルを作ることができます。この変更には、ビデオの形で提示および説明するのが最適な珍しいタイプの金型と方法が含まれます。この論文では、当社の製造プロセスを詳細に説明し、声帯モデルの特性をアプリケーションでどのように特徴付けることができるかを示します。