The acellular matrix (ACM) for bladder tissue engineering: A quantitative magnetic resonance imaging study
Notice bibliographique
Résumé
Bladder acellular matrices (ACMs) derived from natural tissue are gaining increasing attention for their role in tissue engineering and regeneration. Unlike conventional scaffolds based on biodegradable polymers or gels, ACMs possess native biomechanical and many acquired biologic properties. Efforts to optimize ACM-based scaffolds are ongoing and would be greatly assisted by a noninvasive means to characterize scaffold properties and monitor interaction with cells. MRI is well suited to this role, but research with MRI for scaffold characterization has been limited. This study presents initial results from quantitative MRI measurements for bladder ACM characterization and investigates the effects of incorporating hyaluronic acid, a natural biomaterial useful in tissue-engineering and regeneration. Measured MR relaxation times (T(1), T(2)) and diffusion coefficient were consistent with increased water uptake and glycosaminoglycan content observed on biochemistry in hyaluronic acid ACMs. Multicomponent MRI provided greater specificity, with diffusion data showing an acellular environment and T(2) components distinguishing the separate effects of increased glycosaminoglycans and hydration. These results suggest that quantitative MRI may provide useful information on matrix composition and structure, which is valuable in guiding further development using bladder ACMs for organ regeneration and in strategies involving the use of hyaluronic acid.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».