基于PLIF手术模型的钛合金-PEEK复合融合器生物力学设计与优化研究

本文提出了一种结合有限元仿真与机器学习（BP神经网络）的钛合金-PEEK复合融合器优化设计新方法。通过构建三种复合结构模型（方孔型、圆孔型、板型），实现了融合器等效弹性模量与皮质骨（12 GPa）的精准匹配。植入PLIF（后路腰椎椎间融合术）术后模型进行生物力学验证表明，优化后的融合器能有效降低终板应力峰值（M2模型L4下终板应力较钛合金模型降低54.2%），提升应变能密度（M2模型较钛合金模型增加49.7%），显著改善应力屏蔽效应和术后稳定性。该"有限元-机器学习-术后评估"一体化框架为个性化骨科植入物研发提供了新范式。

　　

基于PLIF手术模型的钛合金-PEEK复合融合器生物力学设计

引言

后路腰椎椎间融合术（PLIF）作为治疗腰椎退行性疾病的"金标准"，其融合器的生物力学性能直接影响手术效果。传统钛合金融合器虽具备良好生物相容性，但弹性模量（110 GPa）远高于皮质骨（12 GPa），易导致应力屏蔽效应；而聚醚醚酮（PEEK）材料（3.5 GPa）虽能减少沉降风险，却存在骨整合不足的缺陷。本研究创新性地提出三种钛合金-PEEK复合结构融合器（方孔型m1、圆孔型m2、板型m3），通过机器学习驱动结构参数优化，旨在实现与皮质骨的生物力学匹配。

方法

建立L4-L5节段有限元模型，包含椎体、终板（皮质骨终板0.5 mm、软骨终板0.5 mm）、椎间盘（髓核采用Mooney-Rivlin超弹性材料）及7组韧带结构。基于Hanfuser融合器标准尺寸（19.3×10×9 mm），以高度H（8.0-12.0 mm）和等效弹性模量E为输入变量，PEEK芯宽度L为输出变量，通过BP神经网络预测结构参数。采用轴向压缩仿真（位移载荷10%高度）验证等效弹性模量计算精度（公式：E=(F/A)/(ΔH/H)）。将优化后的三种融合器与钛合金、PEEK融合器共同植入PLIF模型，在400 N轴向预载+7.5 N·m力矩下进行六工况（屈伸/侧屈/旋转）静态分析和±40 N振动载荷瞬态动力学分析。

结果

模型验证显示有限元模拟的活动度（ROM）与体外实验数据高度一致（屈曲6.2°、伸展3.2°）。机器学习预测精度达R²>99%，当H=9 mm时，三款融合器等效弹性模量均精准匹配12 GPa目标（m1=11.98 GPa，m2=12.03 GPa，m3=11.99 GPa）。终板生物力学分析表明：

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  L4下终板：M2模型在屈曲工况应力峰值最低（3.16 MPa），较钛合金模型降低54.2%；振动环境下平均应力（1.416 MPa）较钛合金模型（2.63 MPa）显著改善。
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  L5上终板：M2模型屈曲工况应力峰值（6.35 MPa）较钛合金模型降低27.7%，且位移量（0.038 mm）优于其他模型。
  融合器力学性能显示，M2模型应力分布最均匀，无显著应力集中；虽应力值（40.32 MPa）高于纯PEEK模型（16.64 MPa），但远低于材料屈服强度（PEEK 90.9 MPa，钛合金944 MPa）。固定系统分析中，M2模型在屈曲工况螺钉应力峰值最低（30.22 MPa），活动度控制最优（屈曲0.161°）。应变能分析揭示M2模型应变能密度（18.59 kJ/m³）较钛合金模型提升49.7%，且分布均匀性最佳。

讨论

圆孔型设计（M2）通过环形结构实现载荷均匀传递，其钛合金框架提供骨整合界面，PEEK芯层有效缓冲振动载荷。相较于板型结构（M3）的应力集中问题，以及方孔型（M1）锐角处的剪切风险，M2模型在终板保护、稳定性维持和力学刺激传导方面表现均衡。该复合结构既规避了钛合金的刚性应力屏蔽，又克服了PEEK材料刚性不足导致的稳定性缺陷。

结论

本研究建立的"有限元仿真-机器学习预测-术后模型验证"框架，可实现融合器等效弹性模量与患者皮质骨的个性化匹配。圆孔型钛合金-PEEK复合融合器能同步优化终板应力分布（屈曲工况L4下终板应力降低54.2%）、提升应变能传导（增加49.7%）并增强术后稳定性（活动度控制在0.128°-0.321°），为个性化骨科植入物设计提供了新技术路径。后续研究将结合拓扑优化及多材料拓展，进一步优化临床适配性。