机器学习可以促进三维生物打印
Hongwei Ning1, Teng Zhou2, Sang Woo Joo3
1College of Information and Network Engineering, Anhui Science and Technology University, Bengbu, Anhui, China.
International journal of bioprinting
|June 16, 2023
概括
机器学习通过优化生物墨水和打印参数来增强三维 (3D) 生物打印. 这种整合提高了准确性,并减少了细胞损伤,推进了组织工程应用.
科学领域:
- 生物技术是生物技术.
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 三维 (3D) 生物打印是一种用于创建生物结构的增材制造技术.
- 目前面临的挑战包括选择合适的生物墨水和提高印刷精度.
- 细胞损伤和细胞死亡是生物打印过程中的重大问题.
研究的目的:
- 审查机器学习 (ML) 与3D生物打印的整合.
- 探索ML在应对当前生物打印挑战中的作用.
- 总结一下最近在机器学习驱动的生物墨水开发,参数优化和缺陷检测方面的进展.
主要方法:
- 对适用于生物打印的机器学习算法的审查.
- 分析ML在增材制造中的作用.
- 对3D生物打印中的ML应用研究的综合,用于生物墨水生成,参数优化和缺陷检测.
主要成果:
- 机器学习算法为行为预测和模型探索提供预测能力.
- ML有助于识别高效的生物墨水和优化打印参数.
- 在3D生物打印过程中,ML有助于检测缺陷.
结论:
- 机器学习和3D生物打印的结合显示出对推进组织工程的重大前景.
- 机器学习可以克服生物墨水选择,印刷精度和工艺监控方面的关键局限性.
- 预计在这个跨学科领域的进一步研究将产生创新的解决方案.
