Characterization of Tissue Scaffolds Using Synchrotron Radiation Microcomputed Tomography Imaging
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Notice bibliographique
Résumé
Distinguishing from other traditional imaging, synchrotron radiation microcomputed tomography (SR-μCT) imaging allows for the visualization of three-dimensional objects of interest in a nondestructive and/or in situ way with better spatial resolution, deep penetration, relatively fast speed, and/or high contrast. SR-μCT has been illustrated promising for visualizing and characterizing tissue scaffolds for repairing or replacing damaged tissue or organs in tissue engineering (TE), which is of particular advance for longitudinal monitoring and tracking the success of scaffolds once implanted in animal models and/or human patients. This article presents a comprehensive review on recent studies of characterization of scaffolds based on SR-μCT and takes scaffold architectural properties, mechanical properties, degradation, swelling and wettability, and biological properties as five separate sections to introduce SR-μCT wide applications. We also discuss and highlight the unique opportunities of SR-μCT in various TE applications; conclude this article with the suggested future research directions, including the prospective applications of SR-μCT, along with its challenges and methods for improvement in the field of TE. Synchrotron radiation microcomputed tomography (SR-μCT) imaging allows for visualizing and characterizing three-dimensional objects in a nondestructive and/or in situ way with outstanding spatial resolution, deep penetration, relatively fast speed, and/or high contrast for wide ranges of tissue engineering (TE) samples. This article presents a comprehensive review on the recent studies and development based on SR-μCT to visualize and characterize scaffolds' different properties characterization in TE. This article also provides with the fundamentals and practice of SR-μCT to examine and evaluate the tissue scaffolds once implanted in animal models or human patients, along with the challenges and future research.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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