基于ANFIS与遗传算法的颈椎生物力学模型标定及实验验证新方法

　　本文提出了一种融合自适应神经模糊推理系统（ANFIS）与遗传算法（GA）的有限元（FE）模型标定新范式，通过整合CT三维重建、离体实验数据验证和智能优化算法，显著提升了颈椎生物力学预测的精准度，为脊柱退行性疾病研究和植入器械优化提供了创新性计算框架。

　　

Material and methods

材料与方法

本节详细阐述了为实现标定方法所采用的计算工作流程与技术步骤，以便深入理解研究框架。

Geometric and anatomic validation

几何与解剖学验证

图5对比了文献中尸体测量数据[38]与通过CAD获取的C3、C4椎体主要形态参数测量结果。比较显示，在关键解剖参数上具有良好一致性，大多数测量值处于所研究人群自然解剖变异的预期范围内。需注意的是，颈椎形态可能因种族、民族差异等因素而存在变异。

Discussion

讨论

本研究主要目标是建立一种稳健的标定流程，以提升颈椎生物力学的有限元预测能力。该流程基于下颈椎三维几何模型和有限元仿真，结果显示其与颈椎解剖结构和生物力学行为高度吻合。研究采用先进计算技术，如PBD（基于位置的动力学）、ANFIS和遗传算法（GA），以确定可实现C3–C4功能脊柱单元（FSU）高保真有限元预测的材料属性。

Conclusion

结论

本研究成功建立了一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）与遗传算法（GA）的新型标定框架，显著提升了颈椎生物力学有限元模型的预测能力。

C3–C4功能脊柱单元（FSU）的三维几何重建显示出高度的解剖保真度，形态测量验证证实其与尸体数据吻合，并考虑了人群固有变异。通过参数化有限元模型，研究系统探究了材料属性对生物力学响应的影响。ANFIS框架成功构建了材料属性与生物力学响应之间的高精度代理模型，而遗传算法则有效优化了属性组合，使预测与实验力矩-活动范围（Moment-RoM）曲线高度一致。

该标定框架有效解决了文献中材料属性的显著变异性和组织非线性行为等关键挑战。经过严格实验验证的模型能够准确捕捉椎间盘力学、韧带行为及其相互作用，证明了其在模拟复杂脊柱生物力学方面的可靠性。

本研究提出的方法论超越了传统校准方法，为构建高预测性能的颈椎有限元模型提供了系统、可推广的路径。其在生物医学工程与临床研究中有广阔应用前景，包括退行性椎间盘疾病研究、疲劳分析、骨质疏松评价、植入器械优化以及损伤机制预测等领域。未来研究可扩展该框架至全颈椎模型，并整合更多生理负载条件。