4、组织工程用多孔材料的多方面评估与分类

组织工程用多孔材料的多方面评估与分类

1. 引言

在材料生产技术领域,如生物反应器、水过滤器、血液透析解毒、组织工程等方面,多孔材料(如膜或支架)起着重要作用。这些材料通常基于陶瓷、聚合物或它们的复合材料,其孔隙率是影响实际应用的重要属性。然而,孔隙的几何形状不规则,难以用简单的几何概念描述,这使得多孔材料的分类变得困难。

传统的模式识别问题处理的是相对规则、定义明确的对象的相似性类别,但多孔材料的孔隙大小和形状差异大,无法基于简单几何概念分类。不过,通过计算机辅助分析扫描电子显微镜(SEM)图像结合统计方法,可以有效研究材料的孔隙率,了解孔隙的形态结构,如大小、密度、形状和连通性等。

目前,生物细胞在多孔环境中的繁殖、定居和生长机制尚未完全明确,大孔的大小和几何形状对组织种植效果的影响也有待研究。因此,需要选择易于测量的数值参数作为多孔材料在生物细胞培养中应用的分类标准。本文旨在对用于生物细胞培养支架的聚乙烯吡咯烷酮膜中的大孔进行分类,首先选择合适的可测量参数来描述和分类孔隙,特别关注直径大于80μm的孔隙以及直径为2 - 6μm的通道(这些通道可使细胞在孔隙间传播)。

2. 材料与方法
2.1 材料

使用Hitashi TM1000型扫描电子显微镜(SEM),加速电压为15 kV,通过反相法获得300×和1000×放大倍数的聚乙烯吡咯烷酮膜样本图像。300×放大倍数的图像包含更多对象,更适合进行孔隙的统计分析。研究考虑了两种通过不同方法制备的膜:I型(PLLA:PVP比例为1:1)和II型(PLLA:PVP:Pluronic比例为100:100:25)。

图像中可观察到两种类型的孔隙:小孔

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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