Cellulose nanocrystals reinforced shape memory polymer cardiovascular stent
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle