X-Ray Diffraction Enhanced Imaging as a Novel Method to Visualize Low-Density Scaffolds in Soft Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Scaffold visualization is challenging yet essential to the success of various tissue engineering applications. The aim of this study was to explore the potential of X-ray diffraction enhanced imaging (DEI) as a novel method for the visualization of low density engineered scaffolds in soft tissue. Imaging of the scaffolds made from poly(L-lactide) (PLLA) and chitosan was conducted using synchrotron radiation-based radiography, in-line phase-contrast imaging (in-line PCI), and DEI techniques as well as laboratory-based radiography. Scaffolds were visualized in air, water, and rat muscle tissue. Compared with the images from X-ray radiography and in-line PCI techniques, DEI images more clearly show the structure of the low density scaffold in air and have enhanced image contrast. DEI was the only technique able to visualize scaffolds embedded in unstained muscle tissue; this method could also define the microstructure of muscle tissue in the boundary areas. At a photon energy of 20 KeV, DEI had the capacity to image PLLA/chitosan scaffolds in soft tissue with a sample thickness of up to 4 cm. The DEI technique can be applied at high X-ray energies, thus facilitating lower in vivo radiation doses to tissues during imaging as compared to conventional radiography.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».