此外，数字随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

因此，驱动联合建模框架具有预测不同制造商的CI刺激性能的潜在能力，从而辅助开发适合患者耳蜗解剖的CI电极阵列。在仿生耳蜗和植入相同类型CI的患者中，技术观察到了相似的平面X射线成像电极位置和角度插入深度(图4c(ii))。

作为复制CI植入耳蜗的粗粒度方法，助力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，换流揭示了导致电流扩散的电解剖因素，换流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、阀高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。

效可行图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，靠运预计本文的‘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，数字在31个EFI重建中的28个实现了MAPE（图5b)，数字尽管患者耳蜗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，驱动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。连续自支撑的拓扑结构，技术如仿生螺类结构，将使材料在结构和力学稳定性方面更加优异，但其合成制备上也更具有挑战性。

助力图1：手性多层介孔高分子和碳纳米球的螺旋自组装示意图。另外，换流目前多层结构大多数是简单的圆球套圆球的结构，层与层之间并没有相互作用的支撑。

另外，阀高胶束的结构受其表面活性剂的堆积参数的控制，阀高通过调节三嵌段表面活性剂的亲疏水段的质量分数，作者发现可以分别获得球状、柱状和层状胶束体系。空心结构中内置的空腔和纳米孔不仅可以提供更多的活性位点，效可行而且在反应过程中具有缓冲作用，效可行以维持机械应力和体积变形，非常适合于携带式和质量扩散限制的实际应用。