人工智能“开拓”生物支架加快治疗

 
 
人工智能“开拓”生物支架加快治疗  
 

莱斯大学在呆板进修算法的辅佐下设计出“高质量”3D打印生物模子。图片来历：Rice University

克日，美国莱斯大学研究人员称，人工智能可以加快3D打印生物支架的开拓，从而辅佐伤口愈合。计较机科学家Lydia Kavraki率领的团队利用呆板进修要领预测了支架质料的质量，并能给定打印参数。这项研究还发明，节制打印速度对付制造高质量的植入物至关重要。相关论文登载于《组织工程学A》。

研究相助者、该校生物工程师Antonios Mikos一直在开产生物支架，以改造修复颅面和肌肉骨骼创伤的技能。他开拓出一种骨骼状布局的生物支架，可以作为损伤组织的占位物。它们是多孔的，可以支持细胞和血管的发展，这些细胞和血管会酿成新的组织，最终代替植入物。

这并不料味着没有改造的空间。研究人员在呆板进修技能的辅佐下，设计质料和开拓制造植入物的进程可以更快，并淘汰许多实验和错误。“我们可以或许提供最有大概影响印刷质量的参数。”Kavraki说。

该研究发明，打印速度是团队丈量的5个指标中最重要的，其他指标依次为质料构成、压力、分层和间距。

Mikos和学生之前就已经思量过将呆板进修纳入研究中。而新冠肺炎大风行为开展该项目缔造了奇特的时机。Mikos说:“在学生和西席无法达到尝试室的环境下，这是一种取得庞大进步的要领。”从开始到竣事，新冠肺炎让他们可以或许在7个月内收集数据、开拓模子并阐述功效，这是一个凡是需要数年时间。

该团队摸索了两种建模要领。一种是分类要领，预测给定的一组参数是否发生“低”或“高”质量的支架。另一种是基于回归的要领，它近似打印质量怀抱的值以获得功效。Kavraki暗示，两者都依赖于一种被称为随机丛林的“经典监视进修技能”，这种技能构建多个“决定树”，并将它们“归并”在一起，从而得到更精确、更不变地预测。

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