分析不同结构的人工椎体，骨融合过程的时间与空间变化特性；基于大数据的趋势分析，实现以下目的：揭示时间维度、患者维度的融合状态变化特性，建立融合状态评估的时空参考系，特征的表示模型，融合状态预测。以上为研究背景，请阐述目前改领域现有方法的不足及需要改进的地方

在目前的研究领域中，关于不同结构的人工椎体骨融合过程的时间与空间变化特性的分析，以及基于大数据的融合状态分析，存在一些不足之处和需要改进的地方：

1. 数据收集的挑战：获得大规模的时间和空间数据是一个挑战。目前，很多研究仍然依赖于有限的样本数据，缺乏足够的多样性和代表性。因此，需要更多的数据收集和共享，以便更好地理解人工椎体骨融合过程的时间与空间变化特性。

2. 数据质量问题：医疗数据的质量可能不稳定，存在噪声、缺失值和错误。这些问题可能会影响对融合状态变化特性的准确分析和建模。因此，需要加强数据质量的控制和处理方法，确保所使用的数据是可靠和准确的。

3. 特征提取和表示模型：目前对于时间与空间变化特性的分析，特征提取和表示模型方面仍有改进空间。传统的特征提取方法可能无法充分捕捉到复杂的时间和空间关系。因此，需要探索更有效的特征提取方法，如深度学习模型，以更好地描述融合状态的变化特性。

4. 融合状态预测的挑战：在融合状态预测方面，目前的研究往往只关注单一时间点的预测，缺乏对未来融合状态变化趋势的长期预测。此外，将患者维度和时间维度的特征结合起来进行预测也是一个挑战。因此，需要进一步研究和改进预测模型，以实现更准确和长期的融合状态预测。

5. 解释能力和实用性：当前方法在揭示时间维度和患者维度的融合状态变化特性方面，仍然缺乏对结果的解释能力。这使得结果难以理解和应用于临床实践。因此，需要进一步研究如何提高方法的解释能力和实用性，以有效地支持医生的决策和临床实践。

总的来说，尽管目前已经有一些方法和研究在分析人工椎体骨融合过程的时间与空间变化特性方面取得了进展，但仍然存在一些不足和需要改进的地方。通过克服数据收集的挑战、提高数据质量、改进特征提取和表示模型、优化融合状态预测方法以及提高结果的解释能力和实用性，可以更好地揭示时间维度和患者维度的融合状态变化特性，并为临床决策提供更可靠的科学依据。