12、体内生物反应器:新型可植入医疗设备

体内生物反应器:新型可植入医疗设备

组织工程与再生医学的梦想与困境

自古以来,人类就梦想着创造出属于自己的组织和器官替代品。最初的梦想可追溯到《圣经》中上帝用亚当的肋骨创造夏娃的故事。如今,科学家们从人体(通常是肋骨骨髓)中提取细胞,在体外进行扩增,然后将其接种到根据待替换组织轮廓定制的可生物降解支架上。细胞 - 支架构建物随后在所谓的生物反应器中培养,该设备模拟体内再生微环境。就像科幻电影中常见的那样,活体器官替代品通常浸泡在含有各种生长因子的神奇液体中,以诱导组织形成,然后再植入人体。

上世纪90年代,兰格(Langer)和瓦坎蒂(Vacanti)将这一技术称为组织工程,它集干细胞研究、细胞治疗、生物材料科学和基因工程等领域的前所未有的成就于一身,代表了再生医学的前沿水平。然而,直到1997年曹谊林博士展示了在裸鼠背部再生的人耳,组织工程对于公众而言仍像是一些古怪科学家的疯狂梦想。当时,这只耳朵立刻吸引了众人的目光,人们天真地认为将其从老鼠身上取下用于人体临床应用易如反掌。但十几年过去了,投入了数十亿美元,这只耳朵依旧在裸鼠背上。问题出在哪里呢?

传统组织工程技术面临着诸多弊端和技术障碍:
1. 传统组织工程程序问题 :传统组织工程技术由两个完全分离的阶段组成,即组织工程(TE)替代品的体外三维(3D)培养和植入替代品的体内再生。该技术寄希望于在体外重建TE替代品内部的血管系统,并使其能像器官移植那样轻松连接到受体的循环系统。然而,事实证明,在体外重建TE器官内的毛细血管几乎是不可能的。先前的研究表明,植入的替代品依靠组织液渗透和周围组织的血管生长来获取营养,而这个血管再生过程通常需要数周时间。植入后,TE替代品的中心部分会立即

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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