Intelligent design of nerve guidance conduits: An artificial intelligence‐driven fluid structure interaction study on modelling and optimization of nerve growth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nerve guidance conduits (NGCs) have been shown to be effective in promoting nerve regeneration in a variety of clinical applications, including nerve defects resulting from a trauma or surgery. By providing a conducive environment for nerve growth, NGCs can help to restore function in nerve‐damaged patients. Challenges include limited repair length, difficulty replicating natural nerve, and rapid substance degradation affecting neurotrophic factor delivery. Considering these issues with mass transfer and fluid structure interaction (FSI) emphasizes the need for enhancing nerve regeneration efficiency. To facilitate nerve growth and deliver appropriate amount of growth factors, these conduits need to be designed with specific topological, mechanical, and biological properties. Additionally, considerations must be given to functional mass transfer FSI design. An intelligent NGC design is proposed as an evaluation‐optimization and AI‐based method. It is found that design parameters significantly impact the physical properties being optimized, including hydraulic pressure, porosity, diffusivity, water absorption, and maximum stress. The mathematical surrogate model obtained from data‐based modelling is used for artificial intelligence (AI) optimization algorithms, differential evolution (DE), and non‐dominated sorting genetic algorithm II (NSGA‐II). It is revealed that both DE and NSGA algorithms generate nearly identical solutions, ensuring the robustness of ML optimization. Our results show that NGC with the thickness of 750 μm results in more than 170% augmentation of porosity. Moreover, at a constant ovality, increasing the channel thickness results in more than 39.2% augmentation of the maximum stress. The accurate forecasting of physical characteristics on NGC regarding nerve growth factors enables a hopeful outlook for the future clinical treatment of nerve injuries and advanced tissue engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».