基于几何深度学习的膝关节半月板突出实时生物力学预测模型

为解决传统有限元分析(FEA)在膝关节生物力学评估中计算耗时、难以实时应用的难题，研究人员创新性地开发了几何深度学习(GDL)模型。该模型通过AI算法解析FEA数据，实现应力/位移分布的快速精准预测（MAE/MAPE/PEatPEAK/PEinPEAK指标验证），为临床决策和个性化康复提供实时生物力学支持。

　　

半月板突出(ME)作为膝关节功能障碍和骨关节炎进展的关键诱因，其生物力学影响评估一直依赖计算密集型的传统有限元分析(FEA)。这项研究突破性地引入几何深度学习(GDL)框架，通过消化海量FEA训练数据，构建出能实时预测不同ME程度下软组织响应的智能模型。该模型不仅精准捕捉应力峰值位置(PE_atPEAK)和数值(PE_inPEAK)，更将传统数小时的计算压缩至分秒级，MAE和MAPE指标验证其媲美FEA的可靠性。这种消除预处理瓶颈的技术飞跃，使得术中实时生物力学反馈和个性化康复方案制定成为可能，为关节力学研究开辟了AI驱动的新范式。