一家西安医疗3D打印相关企业完成近5000万元天使轮融资

3D打印技术参考从动脉网了解到,西安迈特医用新材料科技有限公司于近日完成近5000万元融资,由陕西金资基金领投。同时,迈特医材宣布完成对同光生物的并购重组。所融资金将用于新型生物活性原材料产线建立、3D打印人工骨取证及新型医美产品的研发落地。

迈特医材依托西安交通大学科研团队在高活性医用关键原材料领域的科研基础,结合同光生物在生物可降解医疗器械领域的产业经验合并成立,专注于医用级生物活性/生物能量医用材料的研发与供应,以及创新骨科/齿科医疗器械、医疗美容医疗器械开发。

迈特医材研发、办公场所

根据公开资料,迈特医材(整合同光生物后)在解决人工骨领域的一大难题——即同时满足力学支撑生物活性方面,取得了进展。单一材料因力学性能、生物活性或降解特性等方面的局限,会出现部分材料生物活性优异却力学性能欠佳,或力学表现良好但生物活性不足的现象。

打印模型.jpg

3D打印人工骨

报道指出,迈特医材全资子公司同光生物的3D打印人工骨采用材料复合技术,选取成骨能力与降解性能良好的磷酸三钙,与力学韧性突出的弹性高分子聚己内酯(PCL)进行复合,旨在结合二者优势,既保障生物活性,并提升材料的韧性与力学性能。该人工骨凭借PCL/β-TCP专利复合技术,成功实现类似自体骨的力学性能及骨修复的双重效果。#增材制造 #3D打印 

注:本文内容来自动脉网,仅传递行业资讯与科技进展,不构成任何医疗建议。

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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