Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关实验视频

Updated: Jun 29, 2025

Experimental Approaches to Tissue Engineering
16:41

Experimental Approaches to Tissue Engineering

Published on: August 30, 2007

6.4K

人工智能在组织工程中的应用.

Reza Bagherpour1, Ghasem Bagherpour2,3, Parvin Mohammadi3,4

  • 1Department of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.

Tissue engineering. Part B, Reviews
|April 6, 2024
PubMed
概括

人工智能 (AI) 正在通过优化生物材料设计和细胞培养来进行器官再生来彻底改变组织工程. 这篇评论详细介绍了骨,心脏,神经,皮肤和软骨组织工程中的AI应用,强调了机器学习.

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Melatonin accelerated angiogenesis activity of alginate-gelatin encapsulated endothelial progenitor cells in a mouse model of volumetric muscle loss.

Journal of biological engineering·2026
Same author

Resveratrol in Combination Therapy: Mechanisms and Limitations of Resveratrol in Cancer, Regeneration, and Chronic Disease.

Iranian biomedical journal·2026
Same author

Dual-targeted glutathione-glutamate functionalized Bismuth-Niosomes hybrid nanosystem for co-delivery of doxorubicin and Pi3K inhibitor into U87 glioblastoma cells.

Scientific reports·2026
Same author

Angiogenesis: A Key to Advancing Urethral Engineering.

Macromolecular bioscience·2026
Same author

Integrative transcriptomic analysis reveals novel targets for personalized medicine across seven metastatic breast cancer subtypes.

Scientific reports·2026
Same author

Tight Junction Modulatory Fusion Peptide (ADT-6) Enhances GFP Protein Permeability through the Paracellular Pathway in Caco-2 Cell Lines: An <i>In-Vitro</i> Study.

Reports of biochemistry & molecular biology·2025

科学领域:

  • 再生医学是一种再生医学.
  • 生物医学工程 生物医学工程
  • 计算生物学 计算生物学

背景情况:

  • 组织工程旨在利用细胞,生物化学品和生物材料来修复受损的器官.
  • 复杂的3D结构设计在当前组织工程中提出了重大挑战.
  • 人工智能 (AI) 提供先进的计算工具来克服这些局限性.

研究的目的:

  • 审查人工智能在器官组织工程中的多样化应用.
  • 探索机器学习 (ML) 算法在组织工程中的数据分析,预测和优化中的作用.
  • 讨论人工智能在促进各种器官再生疗法的潜力和挑战.

主要方法:

  • 对用于组织工程的AI和ML算法的审查.
  • 分析AI在计算建模和生物材料设计中的作用.
  • 检查AI在细胞培养优化和个性化医学中的应用.

主要成果:

  • 人工智能通过改进的生物材料设计,细胞培养和个性化治疗策略来增强组织工程.
  • 机器学习算法有效地用于器官再生中的数据分析,预测和优化.
  • 具体的AI应用程序详细介绍了骨,心脏,神经,皮肤和软骨组织工程.
关键词:
人工智能的人工智能是人工智能.深度学习是一种深度学习.机器学习是机器学习.组织工程是组织工程.

更多相关视频

Microfluidic Bioprinting for Engineering Vascularized Tissues and Organoids
08:22

Microfluidic Bioprinting for Engineering Vascularized Tissues and Organoids

Published on: August 11, 2017

15.8K
Tissue Engineering of a Human 3D in vitro Tumor Test System
11:12

Tissue Engineering of a Human 3D in vitro Tumor Test System

Published on: August 6, 2013

21.4K

相关实验视频

Last Updated: Jun 29, 2025

Experimental Approaches to Tissue Engineering
16:41

Experimental Approaches to Tissue Engineering

Published on: August 30, 2007

6.4K
Microfluidic Bioprinting for Engineering Vascularized Tissues and Organoids
08:22

Microfluidic Bioprinting for Engineering Vascularized Tissues and Organoids

Published on: August 11, 2017

15.8K
Tissue Engineering of a Human 3D in vitro Tumor Test System
11:12

Tissue Engineering of a Human 3D in vitro Tumor Test System

Published on: August 6, 2013

21.4K

结论:

  • 人工智能通过为设计,优化和个性化方法提供强大的工具,显著推进器官组织工程.
  • 人工智能和机器学习的整合对于克服当前的挑战和实现再生医学的全部潜力至关重要.
  • 需要进一步的研究才能充分利用人工智能的能力来开发有效的组织工程器官.