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随着现代交通、建筑、工业的迅猛发展,高能量损伤患者数量在外伤患者中所占比例逐年增加,脊髓损伤(Spinal Cord Injury,SCI)的发生率呈逐年上升趋势。脊髓损伤是骨科领域常见的疾病之一,且具有高发性,高致残率和多损伤严重等特点,所带来的后果可能是灾难性的,轻者丧失劳动能力,重者不能活动、小便失禁、丧失生活自理能力。据统计分析发达国家的SCI发病率为28.3～45人/百万人/年,我国发病率6.7人/百万人/年。损伤发生后患者的神经功能恢复率极低,因此对于脊髓损伤的后续治疗,如何提高治愈率是现在医学界面临的难题之一,也是重点研究领域之一。目前针对脊髓损伤已开展大量的研究,但其修复主要面临的问题是:神经元的凋亡,轴突再生能力差以及损伤所造成的抑制性微环境。而随着研究的深入,尤其是细胞移植研究结果表明,细胞移植可以促进轴突的再生和髓鞘化,进而替代凋亡的神经细胞,从而促进脊髓损伤的修复,为感觉及运动功能的恢复创造条件。对于细胞移植治疗脊髓损伤而言,如何提高细胞的活力和分化能力是移植成功的关键。而现有的研究表明,低强度脉冲超声波(low intensity pulsed ultrasound stimulation, LIPUS)干预种子细胞能够明显的提高细胞的增殖和分化能力。然而怎样选取合适的干预参数使得治疗效果最佳是难题之一。对于多目标寻优,基于遗传算法改进的BP神经网络能够通过全局搜索,得出最优解。本实验首先搭建一套超声激励系统,包括信号发生器、放大器、电源和检测模块。其中放大器模块采用THS4062芯片搭建而成的。然后通过医学实验得出实验结果。将BP神经网络与遗传算法相结合,利用MATLAB软件对实验结果进行预测仿真分析,得出最佳实验条件,即对BMSCs的增殖、活性影响最佳激励参数的组合。且经过验证实验,证明预测结果的正确性,为后期的移植实验做准备。本文基于低强度脉冲超声波对骨髓间充质干细胞的生物学效应,利用不同参数组合的LIPUS刺激细胞,并通过采取基于遗传算法改进的BP网络模型进行预测。通过对神经网络计算出的实验条件进行验证实验,得出此时的细胞活性值与比对照组提高了 24.9%,效果显著,且预测的最佳条件下得到的细胞活性值优于其他预设实验条件下所得到的。