Printability of 3D Printed Hydrogel Scaffolds: Influence of Hydrogel Composition and Printing Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Extrusion-based bioprinting of hydrogel scaffolds is challenging due to printing-related issues, such as the lack of capability to precisely print or deposit hydrogels onto three-dimensional (3D) scaffolds as designed. Printability is an index to measure the difference between the designed and fabricated scaffold in the printing process, which, however, is still under-explored. While studies have been reported on printing hydrogel scaffolds from one or more hydrogels, there is limited knowledge on the printability of hydrogels and their printing processes. This paper presented our study on the printability of 3D printed hydrogel scaffolds, with a focus on identifying the influence of hydrogel composition and printing parameters/conditions on printability. Using the hydrogels synthesized from pure alginate or alginate with gelatin and methyl-cellulose, we examined their flow behavior and mechanical properties, as well as their influence on printability. To characterize the printability, we examined the pore size, strand diameter, and other dimensions of the printed scaffolds. We then evaluated the printability in terms of pore/strand/angular/printability and irregularity. Our results revealed that the printability could be affected by a number of factors and among them, the most important were those related to the hydrogel composition and printing parameters. This study also presented a framework to evaluate alginate hydrogel printability in a systematic manner, which can be adopted and used in the studies of other hydrogels for bioprinting.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».