Characterization of Mechanical Properties of Tissue Scaffolds by Phase Contrast Imaging and Finite Element Modeling
Notice bibliographique
Résumé
In tissue engineering, the cell and scaffold approach has shown promise as a treatment to regenerate diseased and/or damaged tissue. In this treatment, an artificial construct (scaffold) is seeded with cells, which organize and proliferate into new tissue. The scaffold itself biodegrades with time, leaving behind only newly formed tissue. The degradation qualities of the scaffold are critical during the treatment period, since the change in the mechanical properties of the scaffold with time can influence cell behavior. To observe in time the scaffold's mechanical properties, a straightforward method is to deform the scaffold and then characterize scaffold deflection accordingly. However, experimentally observing the scaffold deflection is challenging. This paper presents a novel study on characterization of mechanical properties of scaffolds by phase contrast imaging and finite element modeling, which specifically includes scaffold fabrication, scaffold imaging, image analysis, and finite elements (FEs) modeling of the scaffold mechanical properties. The innovation of the work rests on the use of in-line phase contrast X-ray imaging at 20 KeV to characterize tissue scaffold deformation caused by ultrasound radiation forces and the use of the Fourier transform to identify movement. Once deformation has been determined experimentally, it is then compared with the predictions given by the forward solution of a finite element model. A consideration of the number of separate loading conditions necessary to uniquely identify the material properties of transversely isotropic and fully orthotropic scaffolds is also presented, along with the use of an FE as a form of regularization.
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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 | 0,001 |
| 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 ».