人工耳蝸改變了數十萬患有嚴重或嚴重聽力損失的人的無聲生活。然而，當前市場上的人工耳蝸因受“電流擴散”(‘current spread’)的阻礙，并不能精確地刺激聽覺神經。直到現在，還沒有適當的測試模型能夠精準地復現發生在人類耳蝸中的“電流擴散”問題。基于此，英國劍橋大學Shery Huang教授 Biointerface課題組和Manohar Bance 教授使用 3D 打印技術創建了首個具有人類耳蝸形狀和耳蝸組織導電性的仿生模型，并將其與機器學習相結合，以期實現對人工耳蝸“電流傳播”(‘Current spread’) 的臨床預測。相關研究成果于10月29日以“3D printed biomimetic cochleae and machine learning co-modelling provides clinical informatics for cochlear implant patients”為題發表于自然通訊雜志上，論文第一作者為課題組博士生李奕雯。
人工耳蝸的“電流傳播”問題源于耳蝸管內的一種具導電性的淋巴液體 (perilymph) 引起。這問題嚴重限制了人工耳蝸響應聽覺神經的準確性，可導致人工耳蝸使用者感知到嚴重失真的聲音 (尤其音樂)。另外，耳蝸組織本身位于顳骨深處的位置和較為復雜的解剖結構，且人類耳蝸的形狀和導電性有著顯著的個體性差異，導致現有的測試模型 (包括動物模型、人體標本模型及計算機有限元分析模型) 均無法較為全面準確地模仿人體耳蝸內 “電流傳播”的問題。
Lei IM, Jiang C, Lei CL, de Rijk SR, Tam YC, Swords C, Sutcliffe MPF, Malliaras GG, Bance M, Huang YYS. 3D printed biomimetic cochleae and machine learning co-modelling provides clinical informatics for cochlear implant patients. Nat Commun. 2021 Oct 29;12(1):6260. doi: 10.1038/s41467-021-26491-6. PMID: 34716306.
來源：南極熊3D打印網 https://www.nanjixiong.com/thread-150630-1-1.html
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