1 1.华南理工大学 国家人体组织功能重建工程技术研究中心, 广州 510006
2 2.华南理工大学 材料科学与工程学院, 广州 510641
3 3.上海骨科生物材料技术创新中心, 上海 201114
4 4.上海贝奥路生物材料有限公司, 上海 201114
5 5.中国人民解放军空军军医大学 西京医院, 骨科, 西安 710032
为了获得满意的临床疗效, 优质医用生物陶瓷应该具备怎样的性能一直困扰着广大研究者。自20世纪90年代以来, 作者团队致力于研发医用生物陶瓷, 从基础科学研究到成果转化, 再到临床应用, 积累了丰富的研究和应用经验, 相继提出了“生物适配”和“精准生物适配”理论。本文围绕“医用生物陶瓷(磷酸钙类材料)的功能性生物适配”这一主题分享本团队的学术研究成果和临床应用经验，从结构适配、降解适配、力学适配、应用适配等四个角度, 结合骨科临床应用背景, 探讨如何实现其生物适配和设计制造的有效衔接，旨在为医用生物陶瓷的设计、制造、监管和应用提供依据和建议。
生物陶瓷 生物适配 材料微结构 生物降解 骨再生 血管化 专题评述 bioceramics bioadaptability material microstructure biodegradation osteo-regeneration vascularization perspective
1 苏州大学 苏州大学附属第一医院，江苏 苏州 215006
2 温州医科大学附属第一医院，浙江 温州 325000
3 华东师范大学多维度信息处理上海市重点实验室，上海 200241
4 温州医科大学，浙江温州 325035
5 中国科学院上海技术物理研究所红外物理国家重点实验室，上海 200083
生物材料的显微高光谱成像分析技术是生物光谱学研究的前沿.烧伤、深度创伤病人治疗过程中，需要确定移植于患者创面的真皮替代物有没有进入正常的血管化进程，这是评价填充修复材料优劣的关键，也是患者创面恢复的重要指标.提出并实现了一种基于G-SA-SVM的快速血管化鉴别方法.该方法以显微高光谱成像技术为基础，首先对采集的高光谱数据进行光谱维和空间维的空白校正处理，然后对数据进行特征自适应性Gamma校正，最后利用模拟退火优化参数的支持向量机算法(SA-SVM)进行识别处理，有效定位红细胞，进而快速定位血管.实验结果表明，本文提出的G-SA-SVM算法误判率更低，识别精度更高，可以用于微血管新生的评价和鉴定.
血管化 显微高光谱成像 校正 vascularization process microscopic hyperspectral imaging correction G-SA-SVM G-SA-SVM
