Cellulose nanocrystals reinforced shape memory polymer cardiovascular stent
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to demonstrate an innovative, fast and low-cost method to fabricate customized stents using polyurethane-based shape memory polymers composite reinforced by cellulose nanocrystal (CNC), achieved by a commercial desktop extrusion-based additive manufacturing (EBAM) device. Design/methodology/approach The composite filament for printing the stents was prepared by a two-step melt-compounding extrusion process. Afterward, the stents were produced by a desktop EBAM printer. Thermal characterizations, including thermo-gravimetric analysis (TGA) and modulated differential scanning calorimetry (modulated DSC), were conducted on stent samples and filament samples, respectively. Then the stents were programmed under 45°C. Recovery characterizations, including recovery force and recovery ratio measurement, were conducted under 40°C. Findings TGA results showed that the materials were stable under the printing temperature. Modulated DSC results indicated that, with the addition of CNCs, the glass transition temperature of the material dropped slightly from 39.7°C at 0 Wt.% CNC to 34.2°C at 7 Wt.% CNC. The recovery characterization showed that the stents can exert a maximum recovery force of 0.4 N/mm when 7 Wt.% of CNCs were added and the maximum recovery ratio of 35.8% ± 5.1% was found when 4 Wt.% of CNCs were added. The addition of CNC improved both the recovery ratio and the recovery force of the as-prepared stents. Originality/value In terms of recovery force, the as-prepared stents out-performed commercially available stents by 30 times. In addition, additive manufacturing offers more flexibility in the design and fabrication of customized cardiovascular stents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».