复合生物材料的数据驱动多尺度设计:整合实验,成像和计算建模用于生物医学工程
Kuanbing Chen1, Yu Li2, Ying Xuan3
1Department of Thoracic Surgery, Shengjing Hospital of China Medical University, Shenyang, 110004, People's Republic of China.
Materials today. Bio
|February 24, 2026
概括
本次审查引入了一种基于数据的方法,用于设计复合生物材料. 它整合了实验,成像和建模,以预测性能并加速医疗应用的开发.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算机建模 计算建模
背景情况:
- 复合生物材料对于植入物和支架至关重要,需要多层次的机械和生物优化.
- 自然组织架构激发了合成复合材料设计,以提高刚性,性和耐损伤性.
研究的目的:
- 为复合生物材料概述一个数据驱动的,多尺度的设计范式.
- 整合实验数据,成像和计算建模用于预测工程.
主要方法:
- 多尺度的机械和物理化学表征 (例如,纳米印,DMA,X射线微型CT).
- 基于图像的有限元模型,连续/半尺度框架和多尺度模拟.
- 机器学习方法用于结构-属性关系和生成设计.
主要成果:
- 证明了局部微观结构与宏观性能 (机械,运输,降解) 的联系.
- 通过集成的实验模型管道来实现脚手架优化加速的插图.
- 突出应用在骨科,心血管,软组织,再生医学和药物输送.
结论:
- 从试错转向复合生物材料的预测,数据驱动工程.
- 未来的方向包括数字双胞胎和虚拟患者,以实现个性化治疗.
- 关键的挑战涉及数据质量,模型可解释性和弥合生物时间尺度.
