3、生物医学设备数字制造的最新趋势与发展

生物医学设备数字制造的最新趋势与发展

1. 假肢与辅助设备

假肢和辅助技术显著提升了残障人士的生活质量。传统的假肢和辅助设备生产方法昂贵且耗时,但随着数字制造技术的进步,制造这些设备变得更快、更精确且更经济实惠。现在能够以更高的精度、根据患者的特定需求,在更短的时间内制造假肢和辅助设备,尤其适用于肢体假肢、助听器和轮椅等应用。

对于助听器等假肢和辅助设备,首先使用3D扫描技术构建患者完整腿部和耳道的数字模型。然后利用增材制造方法,如3D打印或选择性激光烧结,基于该模型设计定制的假肢接受腔和助听器外壳。假肢设备的其余部分,包括关节和假肢肢体,也使用计算机辅助制造(CAM)进行3D打印或铣削。通过数字制造,可以精确定制设备的贴合度、舒适度和功能。

常见的使用各种数字制造技术的生物医学植入物/设备及其优缺点如下表所示:
|序号|植入物/设备|使用材料|数字制造技术|改进之处|局限性|
|----|----|----|----|----|----|
|1|C1/C2关节融合脊柱植入物|钛合金|选择性激光熔化(SLM)|定制化植入物,恢复良好,缓解疼痛,减少整体手术时间和风险|成本高,缺乏标准,需要3D植入物建模特定技能|
|2|髋臼杯 - 髋关节植入物|钛合金|电子束熔化(EBM)|患者满意度达100%,无机械故障,手术时间和并发症发生率降低|设计和制造更耗时,相关成本高|
|3|髋关节柄假体|钛合金Ti6Al4V|CNC加工和EBM|与CNC加工相比成本降低35%,为骨生长创造开孔网状结构|需要额外的后处理 - 修整,疲劳强度较低|
|4|颅骨植入物和骨折固定板|316L不锈钢与PEEK聚合物|熔丝制造(FFF)|复杂多孔设计

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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