MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2041692576 · doi:10.1115/1.2789725

Modeling of the Flow Rate in the Dispensing-Based Process for Fabricating Tissue Scaffolds

2008· article· en· W2041692576 sur OpenAlexafffund
Daniel Chen, M. G. Li, Hongqin Ke

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésScaffoldFabricationMaterials scienceVolumetric flow rateBiomaterialPorosityProcess (computing)ChitosanFlow (mathematics)Tissue engineeringBiomedical engineeringRapid prototypingNanotechnologyChemical engineeringComposite materialComputer scienceEngineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Made from biomaterials, tissue scaffolds are three-dimensional (3D) constructs with highly interconnected pore networks for facilitating cell growth and flow transport of nutrients and metabolic waste. To fabricate the scaffolds with complex structures, dispensing-based rapid prototyping technique has been employed recently. In such a fabrication process, the flow rate of biomaterial dispensed is of importance since it directly contributes to the pore size and porosity of the scaffold fabricated. However, the modeling of the flow rate has proven to be a challenging task due to its complexity. This paper presents the development of a model for the flow rate in the scaffold fabrication process based on the fundamentals of fluid mechanics. To verify the effectiveness of the developed model, experiments were carried out, in which the chitosan solution (2% w/v) in acetic acid was used for dispensing under different applied pressures (50kPa, 100kPa, 150kPa, 200kPa, and 250kPa) and needle heater temperatures (25°C, 35°C, 50°C, and 65°C). The measured flow rates were used to identify the flow behavior of the solution and were compared to the predictions from the developed model to illustrate the model effectiveness. Based on the developed model, simulations were carried out to identify the effects of the needle size and the flow behavior on the flow rate in the scaffold fabrication process. The developed model was also applied to determine the dispensing conditions for fabricating 3D scaffolds from a 50% chitosan-hydroxyapatite colloidal gel. As an example, a scaffold fabricated with a well-controlled internal structure of diameters of 610±43μm and pore sizes of 850±75μm in the horizontal plane and of 430±50μm in the vertical direction is presented in this paper to illustrate the promise of the developed model as applied to the 3D scaffold fabrication.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations65
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Manufacturing Science and EngineeringMême sujetBone Tissue Engineering MaterialsTravaux en français237 207