急性創(chuàng)傷時需要個性化定制的生物支架來修復骨缺損，然而目前定制支架需要經(jīng)歷掃描、醫(yī)工交互設計、送工廠3D打印、手術植入等眾多步驟，周期過長，難以滿足臨床快速響應需求。LEGO®積木通過基本的模塊可以組裝成各種形狀，那可否先3D打印出生物支架的基本模塊，在手術現(xiàn)場根據(jù)缺損位置形狀快速原位拼裝，從而實現(xiàn)創(chuàng)傷的精準修復？為此，來自杭州電子科技大學的邵惠鋒副教授與浙江大學賀永教授合作，創(chuàng)新性地提出了類似LEGO®積木概念的模塊化支架，結合機器視覺在手術現(xiàn)場輔助醫(yī)生快速組裝，實現(xiàn)了針對不規(guī)則缺損形狀的個性化支架智能制造。相關研究成果以“Modular scaffolds with intelligent visual guidance system for in situ bone tissue repair”為題發(fā)表于《International Journal of Extreme Manufacturing》期刊上，博士生夏鵬程和碩士生張濤為論文的共同一作，杭電邵惠鋒副教授和浙大賀永教授為共同通訊作者。
     研究的創(chuàng)新之處在于提出了模塊化支架的創(chuàng)新理念，利用靈活的骨支架單元結構在手術現(xiàn)場進行快速組裝，解決了常規(guī)3D打印生物支架制造周期長的痛點；通過機器視覺技術精確識別組織缺損并捕獲3D圖像，結合智能算法生成支架的最優(yōu)組裝策略，為患者提供高度個性化的修復方案。（圖1所示）
 

    作者提出了一種創(chuàng)新性的模塊化骨支架系統(tǒng)，通過標準化設計的多種骨支架單元，結合梯形榫卯界面優(yōu)化，實現(xiàn)了高機械強度、靈活拼接和精準適配的效果。通過優(yōu)化界面高度、寬度和斜率等參數(shù)，顯著提升了支架的抗彎強度。模塊化支架能夠靈活組裝成多種形狀，以滿足不同骨缺損類型的治療需求，為復雜臨床情況提供了高度個性化的解決方案。（如圖2所示）

作者還提出了一種結合機器視覺技術和計算機視覺算法的智能化骨支架裝配系統(tǒng)。通過立體相機采集三維骨缺損圖像，實現(xiàn)骨缺損的數(shù)字化表示，并基于患者特征和骨缺損形態(tài)，通過計算機視覺算法生成個性化裝配方案。（如圖3所示）   
 

    總的來說本研究提出了一種基于機器視覺技術的模塊化支架智能快速組裝方案，該方案可在臨床快速制造個性化支架并完成支架植入，有效提高臨床組織修復的治療效率。未來可通過賦予模塊化支架抗菌、抗腫瘤等功能，并結合人工智能等技術，提升其臨床應用效果。

文章來源：
https://doi.org/10.1088/2631-7990/ad943f

(責任編輯：admin)

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