制定不确定性量化工作流程的最佳实践,用于建模基于的植入物的生物降解.
Tamadur AlBaraghtheh1,2, Regine Willumeit-Römer1, Berit Zeller-Plumhoff1,3
1Institute of Metallic Biomaterials, Helmholtz-Zentrum hereon GmbH, Max-Planck-Straße 1, 21502, Geesthacht, Germany.
Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
|October 25, 2024
概括
在植入物生物降解模型中量化不确定性至关重要. 这项研究引入了使用替代模型的工作流程,发现Kriging对校准有效,多项式混沌方法更好地预测不确定性.
科学领域:
- 生物材料科学 生物材料科学
- 计算建模 计算建模
- 材料工程 材料工程 材料工程
背景情况:
- 基于 (Mg) 的植入物生物降解的计算模型是必不可少的,但面临着重大的不确定性.
- 需要代评估来量化这种不确定性,这对复杂的多尺度模型构成了挑战.
- 替代模型为高成本复杂模型提供了计算效率高的替代方案,但它们对生物降解的应用尚未得到充分研究.
研究的目的:
- 开发和评估一种工作流程,用于量化基于Mg的植入物生物降解模型中的不确定性.
- 为了比较三个替代模型的性能:Kriging,多项式混乱扩展 (PCE) 和多项式混乱Kriging (PCK).
- 评估这些替代模型对于全球灵敏度分析和不确定性传播的适用性.
主要方法:
- 在生物降解模型中实施不确定性量化工作流程.
- 构建和评估Kriging,PCE和PCK替代模型.
- 测试代理模型与三种基于Mg的植入物生物降解的计算模型对比.
- 全球灵敏度分析和不确定性传播的应用.
主要成果:
- 克里金在校准计算模型方面表现出有效性,并降低了计算时间和成本.
- 多项式混沌扩展和多项式混沌Kriging在预测传播的不确定性方面表现出卓越的能力.
- 该研究成功量化了生物降解模型中的不同类型的不确定性.
结论:
- 开发的工作流提供了一种可靠的方法,用于在基于Mg的植入物生物降解中的不确定性量化.
- 由于其效率,推用于模型校准的Kriging,而PCE和PCK更适合用于不确定性传播分析.
- 这项研究涉及到替代模型在生物医学植入物中复杂的降解过程的未被研究的应用.


