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Enregistrement W3206544213 · doi:10.1089/ten.tec.2021.0155

Characterization of Tissue Scaffolds Using Synchrotron Radiation Microcomputed Tomography Imaging

2021· review· en· W3206544213 sur OpenAlexaff
Xiaoman Duan, Naitao Li, Daniel Chen, Ning Zhu

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part C Methods · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)Synchrotron radiationTomographyBiomedical engineeringMaterials scienceComputer scienceVisualizationImage resolutionHigh resolutionNanotechnologyArtificial intelligenceOpticsPhysicsGeologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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