研究方向1：探索关节修复可干预生物标记物

主要探索生物标志物在关节修复愈合中的作用机理，从多维角度，运用基因、蛋白质、代谢产物等多种生物分子技术，开展多中心临床观察研究，建立生物标志物与治疗干预的关联性，包括手术方法、药物治疗、康复策略等。通过验证研究，确定生物标志物在不同患者群体中的可重复性和准确性。探索生物标志物与愈合机制之间的关联，以及它们在相关生物过程中的作用。基于生物标志物的发现，开发干预策略，包括个性化治疗、康复计划、手术技术等，以改善患者的术后愈合效果。

研究方向2：构建术后临床表征预测模型

通过整合多模态数据及进行临床多变量统计分析，建立临床数据平台以验证并预测模型。利用深度学习方法，基于与关节组织修复密切相关的已知疾病风险因素和前沿生物标志物，构建预测模型。模型将使用训练数据集进行训练，并调整参数以优化性能。采用交叉验证方法评估模型在训练集和测试集上的准确性和泛化能力。最后，在独立的验证数据集上评估模型的预测能力，以确保模型对未知数据的准确性和稳定性。

研究方向3：研发促进腱骨愈合的组织工程材料

研究关节组织的生化及力学特性，通过生物力学测试方法明确关节组织在生理条件下的力学行为。基于腱骨结构的几何和物理属性以及加载条件，建立有限元模型，以明确腱骨愈合过程中的力学环境。通过有限元分析，预测材料在不同负载和条件下的应力分布、变形和稳定性，以评估其对腱骨愈合的支持作用。根据仿真和实验结果，研发促进腱骨愈合的组织工程材料，并研究这些材料的力学特性如何影响腱骨界面的细胞行为，包括细胞附着、增殖、分化以及细胞外基质的产生和重组。最后，构建具有临床意义的体外和体内模型，进行实验以验证有限元模型预测的准确性和材料的生物力学优化效果，确保这些材料能有效促进腱骨愈合。

研究方向4：研究骨关节影像的人工智能辅助决策

开发和验证基于人工智能（AI）的骨关节影像分析系统，以辅助医生做出快速、准确的诊断和治疗决策。通过深度学习和机器学习技术，分析X射线、MRI和CT等影像数据，提取关节病变的特征指标，以识别早期疾病标志、评估疾病进展和预测治疗反应。研究包括针对不同的临床决策任务开发并验证算法，以自动处理、诊断或量化影像中的骨关节疾病或个性化特征，从而提供个性化疾病管理建议和治疗方案，支持医疗决策。同时，研究基于多名医生对解剖学关键点独立标记意见的汇聚，构建一个关键点伪热图模型，从而在点维度上评估人工智能影像标记的性能。