[发明专利]一种基于机器学习的可降解金属骨植入物设计方法有效
| 申请号： | 202110694232.1 | 申请日： | 2021-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN113420504B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 温鹏;秦瑜;代家宝 | 申请（专利权）人： | 清华大学;北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;B22F10/28;B22F10/38;B22F10/80;B33Y10/00;B33Y50/00;G06F111/10;G06F119/14;G06F113/10 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 李全旺 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的可降解金属骨植入物设计方法，通过对多孔结构的相对密度分布进行数值化重构得到孔隙单元相对密度的空间矩阵，作为骨植入物的多孔结构设计方案；结合体内外实验和数值模拟获得大量设计方案的力学性能和降解率随时间变化的数据标签，建立相对密度空间矩阵对应的力学和降解行为的数据库；利用深度神经网络对上述数据库进行训练和机器学习，生成由结构设计方案预测降解速率和等效刚度的数据驱动模型；该模型既可预测不同设计方案骨植入物的降解行为和力学性能，也可根据特定的力学和降解需求，预测优化的骨植入物结构设计方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 降解 金属 植入 设计 方法 | ||
【主权项】：
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