背景:梯度人工骨修复支架模拟了骨骼系统中的独特特征,在骨骼系统再生中具有巨大的应用潜力。目的:综述梯度人工骨修复支架在骨骼系统组织工程中的最新研究进展,并阐述了其优势与制造策略。方法:由第一作者检索Web of Science和PubMed...背景:梯度人工骨修复支架模拟了骨骼系统中的独特特征,在骨骼系统再生中具有巨大的应用潜力。目的:综述梯度人工骨修复支架在骨骼系统组织工程中的最新研究进展,并阐述了其优势与制造策略。方法:由第一作者检索Web of Science和PubMed数据库2000-2023年发表的文献,英文检索词为“gradient,bone regeneration,scaffold”,最终筛选后对76篇文献进行分析总结。结果与结论:①作为骨骼系统组织高效、高质量修复的重要手段,梯度人工骨修复支架目前针对骨组织、骨-软骨、肌腱-骨组织的天然梯度特征进行了仿生设计,这些支架能够一定程度地从结构、成分上模拟原生组织的细胞外基质,从而促进细胞黏附、迁移、增殖和分化,促进受损组织向原生状态再生恢复。②先进制造技术为梯度人工骨修复支架制备提供了更多可能;目前已经开发了通过空间差异化纤维排布和生物活性物质加载构建的梯度电纺纤维支架;分层叠加、分级孔隙率与生物3D打印技术制造的梯度3D打印支架;原位分层注射、简单逐层叠加、冷冻干燥法制造的梯度水凝胶支架;另外还包括其他方式或多方法联用的支架;这些支架在体外实验中展示了良好的生物相容性,在小型动物实验中能够加速组织再生并且观察到组织学结构明显改善。③目前开发的梯度人工骨修复支架仍需进一步优化,提高在梯度尺度上的匹配性,进一步明确材料与组织相互作用,避免降解产物导致的副反应等问题,未来需要结合相关学科优势与临床需求进一步优化。展开更多
针对目前深度学习模型通常只能提取单一尺度岩相特征,无法获得多尺度信息且没有充分适应测井曲线自身形态特点影响岩相识别的问题,基于深度学习以Resnet50为基础网络,设计开发多尺度特征提取模块SMGC(strip-pooling and multi-scale gro...针对目前深度学习模型通常只能提取单一尺度岩相特征,无法获得多尺度信息且没有充分适应测井曲线自身形态特点影响岩相识别的问题,基于深度学习以Resnet50为基础网络,设计开发多尺度特征提取模块SMGC(strip-pooling and multi-scale group convolution),并加入改进的ECAs(efficient channel attention strengthen)注意力模块增强对测井曲线条形纹理信息关注度,提出一种SMGC-ECAs-Resnet致密砂岩测井曲线岩相识别方法。以松辽盆地三肇凹陷扶余油层为例,对测井曲线数据预处理构建图像数据集,利用SMGC-ECAs-Resnet网络模型对其进行识别得到分类结果,设置对比试验和鲁棒性实验证明模型有效性。结果表明:所提出的SMGC-ECAs-Resnet网络岩相识别准确率达到91.9%,为复杂致密砂岩岩相的测井识别提供了新的方法。展开更多
文摘背景:梯度人工骨修复支架模拟了骨骼系统中的独特特征,在骨骼系统再生中具有巨大的应用潜力。目的:综述梯度人工骨修复支架在骨骼系统组织工程中的最新研究进展,并阐述了其优势与制造策略。方法:由第一作者检索Web of Science和PubMed数据库2000-2023年发表的文献,英文检索词为“gradient,bone regeneration,scaffold”,最终筛选后对76篇文献进行分析总结。结果与结论:①作为骨骼系统组织高效、高质量修复的重要手段,梯度人工骨修复支架目前针对骨组织、骨-软骨、肌腱-骨组织的天然梯度特征进行了仿生设计,这些支架能够一定程度地从结构、成分上模拟原生组织的细胞外基质,从而促进细胞黏附、迁移、增殖和分化,促进受损组织向原生状态再生恢复。②先进制造技术为梯度人工骨修复支架制备提供了更多可能;目前已经开发了通过空间差异化纤维排布和生物活性物质加载构建的梯度电纺纤维支架;分层叠加、分级孔隙率与生物3D打印技术制造的梯度3D打印支架;原位分层注射、简单逐层叠加、冷冻干燥法制造的梯度水凝胶支架;另外还包括其他方式或多方法联用的支架;这些支架在体外实验中展示了良好的生物相容性,在小型动物实验中能够加速组织再生并且观察到组织学结构明显改善。③目前开发的梯度人工骨修复支架仍需进一步优化,提高在梯度尺度上的匹配性,进一步明确材料与组织相互作用,避免降解产物导致的副反应等问题,未来需要结合相关学科优势与临床需求进一步优化。
文摘针对目前深度学习模型通常只能提取单一尺度岩相特征,无法获得多尺度信息且没有充分适应测井曲线自身形态特点影响岩相识别的问题,基于深度学习以Resnet50为基础网络,设计开发多尺度特征提取模块SMGC(strip-pooling and multi-scale group convolution),并加入改进的ECAs(efficient channel attention strengthen)注意力模块增强对测井曲线条形纹理信息关注度,提出一种SMGC-ECAs-Resnet致密砂岩测井曲线岩相识别方法。以松辽盆地三肇凹陷扶余油层为例,对测井曲线数据预处理构建图像数据集,利用SMGC-ECAs-Resnet网络模型对其进行识别得到分类结果,设置对比试验和鲁棒性实验证明模型有效性。结果表明:所提出的SMGC-ECAs-Resnet网络岩相识别准确率达到91.9%,为复杂致密砂岩岩相的测井识别提供了新的方法。
