Multimodal Ultrasound-Photoacoustic Imaging of Tissue Engineering Scaffolds and Blood Oxygen Saturation In and Around the Scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Preclinical, noninvasive imaging of tissue engineering polymeric scaffold structure and/or the physiological processes such as blood oxygenation remains a challenge. In vitro or ex vivo, the widely used scaffold characterization modalities such as porosimetry, electron or optical microscopy, and X-ray microcomputed tomography have limitations or disadvantages-some are invasive or destructive, others have limited tissue penetration (few hundred micrometers) and/or show poor contrast under physiological conditions. Postmortem histological analysis, the most robust technique for the evaluation of neovascularization is obviously not appropriate for acquiring physiological or longitudinal data. In this study, we have explored the potential of ultrasound (US)-coregistered photoacoustic (PA) imaging as a noninvasive multimodal imaging modality to overcome some of the above challenges and/or provide complementary information. US-PA imaging was employed to characterize poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) polymer scaffolds or single-walled carbon nanotube (SWCNT)-incorporated PLGA (SWCNT-PLGA) polymer scaffolds as well as blood oxygen saturation within and around the scaffolds. Ex vivo, PLGA and SWCNT-PLGA scaffolds were placed at 0.5, 2, and 6 mm depths in chicken breast tissues. PLGA scaffolds could be localized with US imaging, but generate no PA signal (excitation wavelengths 680 and 780 nm). SWCNT-PLGA scaffolds generated strong PA signals at both wavelengths due to the presence of the SWCNTs and could be localized with both US and PA imaging depths between 0.5-6 mm (lateral resolution = 90 μm, axial resolution = 40 μm). In vivo, PLGA and SWCNT-PLGA scaffolds were implanted in subcutaneous pockets at 2 mm depth in rats, and imaged at 7 and 14 days postsurgery. The anatomical position of both the scaffolds could be determined from the US images. Only SWCNT-PLGA scaffolds could be easily detected in the US-PA images. SWCNT-PLGA scaffolds had significant four times higher PA signal intensity compared with the surrounding tissue and PLGA scaffolds. In vivo blood oxygen saturation maps around and within the PLGA scaffolds could be obtained by PA imaging. There was no significant difference in oxygen saturation for the PLGA scaffolds at the two time points. The blood oxygen saturation maps complemented the histological analysis of neovascularization of the PLGA scaffolds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».