Where bone meets implant: the characterization of nano-osseointegration
Notice bibliographique
Résumé
The recent application of electron tomography to the study of biomaterial interfaces with bone has brought about an awareness of nano-osseointegration and, to a further extent, demanded increasingly advanced characterization methodologies. In this study, nanoscale osseointegration has been studied via laser-modified titanium implants. The micro- and nano-structured implants were placed in the proximal tibia of New Zealand white rabbits for six months. High-resolution transmission electron microscopy (HRTEM), analytical microscopy, including energy dispersive X-ray spectroscopy (EDXS) and energy-filtered TEM (EFTEM), as well as electron tomography studies were used to investigate the degree of nano-osseointegration in two- and three-dimensions. HRTEM indicated the laser-modified surface encouraged the formation of crystalline hydroxyapatite in the immediate vicinity of the implant. Analytical studies suggested the presence of a functionally graded interface at the implant surface, characterized by the gradual intermixing of bone with oxide layer. Yet, the most compelling of techniques, which enabled straightforward visualization of nano-osseointegration, proved to be segmentation of electron tomographic reconstructions, where thresholding techniques identified bone penetrating into the nanoscale roughened surface features of laser-modified titanium. Combining high-resolution, analytical and three-dimensional electron microscopy techniques has proven to encourage identification and understanding of nano-osseointegration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».