有限元分析联合拉曼光谱多模态技术在牙周组织创伤中的应用研究进展

摘要

牙周组织创伤是指由多种因素导致的牙周组织病理性损伤或异常改变，涉及复杂的物理学-化学-生物学耦合机制，其精准诊断、评估与修复对口腔功能恢复和长期预后至关重要。传统单一技术常因力学表征不全或生物信息缺失等局限性而无法准确反映牙周组织状态。有限元分析通过有限元本构模型、多物理场耦合、有限元动态分析及多尺度建模的发展提升了物理模拟精度；拉曼光谱基于非弹性光散射分子振动“指纹分析”获取的牙周组织分子化学组成及微环境信息，可用于检测创伤后胶原构象变化、矿化梯度及炎症分子标志物，具有较传统检测方法能更早发现微观损伤的技术优势。单独应用有限元分析或拉曼光谱只能对牙周组织创伤的应力-应变分析等物理模拟或分子化学检测，功能较为局限；但两者联合辅以人工智能（artificial intelligence, AI）形成的物理学-化学-智能分析多模态技术，则可解析牙周组织创伤的生物力学机制、分子病理变化及动态修复过程，并具有疾病早期精准诊断、个性化治疗方案优化等临床应用优势。有限元分析与拉曼光谱在牙周创伤研究中的联合应用尚处起步阶段，现有研究存在多模态数据融合困难、实时反馈滞后、临床验证困难等不足，未来需结合AI优化模型效率，突破学科壁垒，重点解决多尺度数据融合与临床转化问题并拓展跨学科技术整合。本文重点探讨有限元分析、拉曼光谱及两者联合的多模态技术在牙周组织创伤中的应用研究进展，并提出了一类辅以AI的有限元分析-拉曼光谱多模态技术。

关键词

牙周组织 / 创伤 / 牙周炎 / 有限元分析 / 拉曼光谱 / 人工智能 / 多模态技术 / 多尺度建模 / 多物理场耦合模型 / 牙槽骨 / 骨代谢 / 牙槽骨质量 / 生物标志物