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生物陶瓷领域已成为各种医疗和牙科应用的重要组成部分，磷酸钙 (CaP) 材料如磷酸三钙 (TCP) 引起了广泛关注。CaP 生物陶瓷因其出色的生物相容性、骨传导性和促进新骨形成的能力而受到重视，这使得它们在优化牙科植入物的整合和性能方面具有不可估量的价值。这项研究探索了一种开发多功能 CaP 基陶瓷的新方法，该方法可利用机器学习 (ML) 建模技术的强大功能，应用于制药、牙科甚至古代文物保存领域。磷酸三钙是一种被广泛研究的 CaP 陶瓷，是这项研究的重点，因为它可以制造出不同程度的结晶度和孔隙率，以定制其生物降解和骨再生特性。通过使用前馈人工神经网络 (FFANN)，研究人员能够预测牙科陶瓷、生物相容性和组织反应在广泛的无毒性和骨骼生长参数范围内的变化。 FFANN 建模方法提供了有关这些关键属性之间关系的宝贵见解，从而可以优化基于 CaP 的陶瓷以用于特定的临床和保存应用。TCP 的多功能性不仅限于牙科植入物，还可用于牙周再生、牙根修复甚至直接牙髓封盖手术。通过操纵材料的成分和微观结构，研究人员和临床医生可以定制 CaP 生物陶瓷的性能，以满足医疗保健和文化遗产部门的不同需求。随着生物陶瓷领域的不断发展，先进的 ML 建模技术（例如本研究采用的 FFANN 方法）的集成有望为开发创新的、组织友好的陶瓷开辟新的可能性，从而彻底改变牙科、药物配方和珍贵古代文物的保存。
基于组织反应的陶瓷新方法
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