Synchrotron Imaging Techniques for Bone and Cartilage Tissue Engineering: Potential, Current Trends, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical imaging is crucial to the success of bone/cartilage tissue engineering (TE) by providing detailed three-dimensional information on tissue-engineered scaffolds and associated bone/cartilage growth during the healing process. Synchrotron radiation (SR)-based biomedical imaging is an emerging technique for this purpose that has been drawing considerable recent attention. Due to the unique properties of synchrotron light, SR biomedical imaging can provide information that conventional X-ray imaging is not able to capture. SR biomedical imaging techniques notably differ from conventional imaging in both physics and implementation, thus varying with regard to both capability and popularity for biomedical imaging applications. In the earlier decade, synchrotron-based imaging was used in bone/cartilage TE to characterize bone/cartilage scaffolds and tissues as well as the varying degrees of success in reconstruction. However, several key issues should be addressed through research before SR biomedical imaging can be advanced to a noninvasive method for application to live animals and eventually to human patients. This review briefly presents recent developments in this area, focusing on different synchrotron-based biomedical imaging techniques and their advantages and limitations, as well as reported applications to bone and cartilage TE. Key issues and challenges are also identified and discussed along with recommendations for future research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».