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作为复制CI植入耳蜗的粗粒度方法，主动里本文将耳蜗近似为一个直径不断变窄的整体螺旋腔，省略了耳蜗内部的软组织膜结构，如基底膜和Reissner膜。联合建模框架展示了对患者概况或耳蜗几何形状的自主和强大的预测，表达揭示了导致电流扩散的电解剖因素，表达辅助按需打印进行植入测试，并推断出患者体内的耳蜗组织电阻率(估计平均值=6.6kΩcm)。
电模拟骨基质的宽电阻率、太少太含可调性和机械性能图3显示了材料特性图表，总结了一系列生物组织和聚合物材料的电阻率和杨氏模量。主动里图5.3PNN的临床验证图6.3PNN在临床信息学中的广泛适用性。随着神经调节型电子植入物的使用越来越多，表达预计本文的‘打印-学习联合建模概念可以促进其他生物电子植入物原型的物理建模和数字孪生创新。
在没有针对不同CI类型进行任何模型调整的情况下，太少太含在31个EFI重建中的28个实现了MAPE（图5b)，太少太含尽管患者耳蜗CT扫描的分辨率有限，并且用报告的平均人类颅骨电阻率取代了未知的患者耳蜗组织电阻率。因此，主动里本文构建了一种电模拟骨基质，它在交联的PDMS(聚二甲基硅氧烷)弹性体中显示出相互连接的充满盐水的通道。
除了电阻率，表达本文认为模型的杨氏模量也是电子植入物测试的一个重要考虑因素。
这是因为在作为常规临床评估的典型患者的术前CT扫描中(图1b)，太少太含扫描分辨率只允许识别整体耳蜗腔的形状，而不能识别精细的显微解剖软组织结构。主动里该成果以ArtificialVisualPerceptionNervousSystemBasedonLow-dimensionalMaterialPhotoelectricMemristors为题在知名期刊《ACS Nano》在线发表。
在顶级国际权威期刊NatureNanotechnology、表达AdvancedMaterials、NatureCommunications等发表论文100余篇。太少太含图三：基于全忆阻器的人工视觉神经系统（a）模仿人类视觉系统的示意图。
成果简介河北大学闫小兵团队联合复旦大学刘琦教授团队受生物视觉系统工作模式的启发，主动里提出了一种完全基于忆阻器的人工视觉感知神经系统（AVPNS），主动里它由光电忆阻器和阈值开关（TS）忆阻器组成，分别来模拟神经系统的神经突触和神经元。表达图二：阈值开关忆阻器实现的人工神经元（a）在人工神经元器件的50次I-V特性曲线。
