摘要：目的人口老龄化程度加剧,骨质疏松性骨缺损成为临床治疗难题,常需通过植入骨支架进行修复。传统修复支架因其与个体骨力学性能不匹配,易出现应力遮挡和集中效应,导致植入体松动等问题。本文旨在提出一种能够快速获得具有匹配力学性能的内凹型超材料设计方法。方法考虑3D打印制造精度和有利于骨组织长入的孔隙率要求(50%~90%),确定支架的胞元尺寸(4×4×4 mm^(3))以及内凹角度θ(50°~90°)和支杆宽度t(0.36~1.09 mm)的设计范围,利用优化的拉丁超立方采样得到150个不同结构样本,并将其生成三维晶格结构(16×16×16 mm^(3))用于有限元计算。有限元方法模拟准静态压缩实验,对晶格结构施加4.8 mm的压缩位移,获取对应的应力-应变曲线。采用逆向设计思维,在应力-应变曲线上以相同应变间隔为基准,选取31个应力特征点作为输入参数,将θ和t作为输出,基于BP神经网络算法构建机器学习模型,其性能由决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)来衡量。结果建立的机器学习模型可以有效预测具有特定力学性能的超材料设计参数,其中t的预测性能较优(R^(2)≥0.995,RMSE≤0.017 mm)。结论本文提出的方法可以快速获得具有匹配力学性能的内凹型超材料,为临床个性化骨缺损支架的设计和制造提供了理论依据。

摘要：目的镁合金作为新型血管支架材料,具有良好的力学性能、生物相容性和可降解性。但在相同结构下,镁合金支架相对于传统金属支架力学性能比较弱,因此,如何改善力学性能是可降解镁合金支架发展所面临的关键问题。方法基于生物可降解支架的典型结构,设计了3种新支架(即支架A、支架B、支架C)。所做的改变包括改变支撑环的角度和排列方式创建一个大小角度交替排列的支撑环结构,并改变连接杆的位置和形状。采用有限元分析的方法,以支架的压缩性能、膨胀性能、弯曲柔韧性、对血管的损伤、血流动力学变化作为评价指标。这些综合评价的结果被用作选择最优支架结构的依据。结果与传统支架相比,支架A、B和C的径向刚度分别提高了16.9%、15.1%和37.8%;弯曲刚度分别降低27.3%、7.6%和38.1%;狗骨效应分别下降5.1%、93.9%和31.3%;低壁面剪切应力区域分别降低50.1%、43.8%和36.2%。与传统支架相比,支架A和C的径向反冲率分别减少9.3%和7.4%。与传统支架相比,支架A、B和C对血管的损伤略有增加,但相差不大,影响并不明显。4种支架植入后血流速率的变化基本相同。结论通过对比4种支架得到支架A和C的综合力学性能更优,具有较大的临床应用潜力。本研究有助于为临床支架结构设计提供参考。