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動態力學測試系統

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產品型號Biomomentum mach-1

品       牌其他品牌

廠商性質代理商

所  在  地北京市

更新時間:2022-04-24 10:40:29瀏覽次數:173次

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應用領域 醫療衛生,環保,生物產業
材料動態力學性能及表征特性分析儀
Biomomentum 品牌的mach-1 型號的多功能微觀生物力學測試分析系統模塊化集成壓縮、張力、剪切、摩擦、扭轉和2D/3D壓痕、3D輪廓及多力混合耦連測試的一體化微觀力學測試裝置。能對生物組織、聚合物、凝膠、生物材料、膠囊、粘合劑和食品進行精密可靠的機械刺激和表征。

動態力學測試系統

動態力學測試系統    動態力學特性測定儀

biomomentum 動態力學測試分析系統-DYNAMIC MECHANICAL ANALYSIS

-多載荷多物理場耦合微觀力學性能原位測試系統


Biomomentum 品牌的mach-1 型號的多功能微觀生物力學測試分析系統模塊化集成壓縮、張力、剪切、摩擦、扭轉和2D/3D壓痕、3D輪廓及多力混合耦連測試的一體化微觀力學測試裝置。能對生物組織、聚合物、凝膠、生物材料、膠囊、粘合劑和食品進行精密可靠的機械刺激和表征。允許表征的機械性能包括剛度、強度、模量、粘彈性、塑性、硬度、附著力、腫脹和松弛位移控制運動,

該系統可以做具有動態機械特性測試分析功能,可以通過高分辨率的軸向(拉伸/壓縮)或剪切(平面或扭轉)組織材料的動態力學特性測試分析。 這些特性通常用具有存儲和損耗模量分量的復數動態模量表示。 儲能模量可以與材料的剛度相關聯,而損耗模量與通過塑性變形,內部摩擦,相對分子運動,弛豫過程,相變,形態變化等導致的樣品內能量的損失相關。 動態特性提供了分子水平的信息,以了解材料的機械性能。 動態機械性能的評估對于表征非彈性性能(例如,粘彈性或多孔彈性)的材料的表征特別有用,這些材料的性能會隨頻率而變化。


該系統是能集成壓縮、張力、剪切、摩擦、扭轉和2D/3D壓痕、3D輪廓及多力混合耦連測試的一體化微觀力學測試裝置。能對生物組織、聚合物、凝膠、生物材料、膠囊、粘合劑和食品進行精密可靠的機械刺激和表征。允許表征的機械性能包括剛度、強度、模量、粘彈性、塑性、硬度、附著力、腫脹和松弛位移控制運動。

特點

1、適用樣品范圍廣:

1.1、從骨等硬組織材料到腦組織、眼角膜等軟組織材料

1.2、從粗椎間盤的樣品到j細纖維絲

2、通高量壓痕測試分析

2.1、三維法向壓痕映射非平面樣品整個表面的力學特性

2.2、48孔板中壓痕測試分析

3、力學類型測試分析功能齊

模塊化集成壓縮、張力、剪切、摩擦、扭轉、穿刺、摩擦和2D/3D壓痕、3D表面輪廓、3D厚度等各種力學類型支持,微觀結構表征及動態力學分析研究

4、高分辨率:

4.1、位移分辨率達0.1um

4.2、力分辨率 達0.025mN

5、 行程范圍廣:50-250mm

6、體積小巧、可放入培養箱內

7 、高變分辨率成像跟蹤分析

8、多軸向、多力偶聯刺激

9、活性組織電位分布測試分析

10、產品成熟,文獻量達 上千篇





典型測試材料:

氦離子輻射對骨材料性質的影響

Patricia K. Thomas、Lindsay K. Sullivan、Gary H. Dick

機器學習增強近紅外光譜:軟骨缺損的體內隨訪

JK Sarin, NCR te Moller, A. Mohammadi, M. Prakash, J. Torniainen, H. Brommer, E. Nippolainen, R. Shaikh, JTA M?kel?, RK Korhonen, PR van Weeren, IO Afara, J. T?yr?s,
骨關節炎和軟骨,第 29 卷,第 3 期,2021 年,第 423-432 頁,ISSN 1063-4584,https://doi.org/10.1016/j.joca.2020.12.007。
抽象的
客觀的

方法
在設得蘭群島小馬的橈腕關節和腕間關節中誘導尖銳和鈍的軟骨溝,并在基線(0周)和三個隨訪時間點(11、23和39周)通過測量體內近紅外光譜和凹槽周圍。39周后處死動物并收獲關節。離體重新獲得光譜以確保體內測量和參考分析的可靠性。此外,軟骨厚度和瞬時模量分別通過計算機斷層掃描和機械測試確定。使用卷積神經網絡確定離體光譜和軟骨參考特性之間的關系。
結果
在一個獨立的測試集中,經過訓練的網絡產生了軟骨厚度 (= 0.473) 和瞬時模量 (= 0.498) 的顯著相關性。這些網絡用于預測基線和后續時間點的參考特性。在橈腕關節中,兩種溝型在基線后軟骨厚度顯著增加并保持腫脹。此外,在 39 周時,觀察到對照組和銳槽之間的軟骨厚度存在顯著差異。對于瞬時模量,從基線到 23 周和 39 周,橈腕關節的兩種凹槽類型均觀察到顯著降低。
結論
NIRS 與機器學習相結合能夠確定體內軟骨特性,從而提供對干預后損傷發展的縱向評估。此外,與腕間關節相比,橈腕關節在損傷后更容易發生軟骨退化。
機械測試
使用商業機械測試儀(Mach-1 v500css,Biomomentum Inc.,Laval,Quebec,Canada)使用直徑為 0.5 mm 的球形壓頭半自動確定鄰近缺陷位置的瞬時模量 (IM),如前所述 20 . 簡而言之,機械協議包括 0.1 N 的預載,然后是單個 15% 應變壓痕步驟(速度 ? 100% 應變/秒)。IM 由
根據 Hayes 等人的峰值應力/應變比。假設泊松比為 0.526。由于凍融循環,預計不會發生軟骨生物力學特性的變化。
關鍵詞: 骨關節炎;近紅外光譜;機器學習;卷積神經網絡;疾病進展




























































































































































































































































































































































































































































































































































































































































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