介绍
关节软组织损伤是运动损伤中最常见的类型,但其自然愈合过程难以预测和控制。因此,开发一种新方法用于评定关节软组织自愈能力,将对预测其愈合过程及恢复时间和基础疾病有重要意义。目前,传统的评估方法主要包括MRI和切片,但这些方法因其生物组织的复杂性和自然愈合的不确定性而受到限制。
方法
我们提出了一种新方法,通过测量和分析关节周围软组织的力学特性来评定其自愈能力。我们用显微组织成像和机器学习技术,分析人体和动物模型的软组织样本,建立了一组关节软组织自愈能力模型。这些模型通过利用机器学习来预测关节的自然愈合过程及恢复时间和基础疾病。