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Enregistrement W178935713

Development and Modeling of a Polymer Construct for Perfusion Imaging and Tissue Engineering.

2014· article· en· W178935713 sur OpenAlexfundno aff
Auresa Thomas

Notice bibliographique

RevueDeep Blue (University of Michigan) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdvanced Computing and Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMcGill University
Mots-clésConstruct (python library)Biomedical engineeringTissue engineeringComputer scienceEngineeringProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physical and computational modeling of distributed fluid flow to vascular beds remains a challenging issue. The computational resources required, and the complexity of capillary networks makes modeling infeasible. The resolution limits of manufacturing techniques make physical models difficult to fabricate and manipulate under experimental conditions. As such, an in vitro polymer construct was developed with structural properties of small arteries and the bulk flow characteristics of capillary beds. Rapid prototyping and scaffolding techniques were used to fabricate vascular trees amendable to scaffold compartments. Several scaffold architectures were evaluated to achieve target fluid flow characteristics for implementation in a dynamic contrast-enhanced computed tomography (DCE-CT) imaging phantom and endothelial cell bioreactor, respectively. Experimental flow measurements were compared to measurements from computational simulations. In addition, the flow-induced shear stress across the construct was modeled to identify the optimal settings within the bioreactor. In addition, the cytocompatibility of the polymer construct was optimized. Vascular trees were reliably fabricated to achieve arteriole-like flow. Rapid prototyped polycaprolactone (PCL) scaffolds produced distinct differential flow ranges, marked by a decrease in flow rate across the network. The construct served as a viable dynamic flow phantom capable of generating signals typical of organs imaged with DCE-CT. Furthermore, simulations of the construct as a bioreactor provided guidance on the boundary conditions required for stimulatory shear stress within the scaffolds. Under static conditions, endothelial cells were cultured on PCL scaffolds modified with extra-cellular matrix mimicking biological and chemical agents. All surface modifications exhibited similar cell proliferation and function. However, the Arg-Gly-Asp (RGD) surface-modified constructs exhibited an optimal spatial distribution for future endothelial cell bioreactor investigations. This work demonstrates a method for modeling and physically simulating a bifurcating vascular tree adjoined to scaffold compartments with tunable flow, for application to perfusion imaging and in vitro tissue engineering (tissue and tumors).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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