High-frequency quantitative ultrasound to assess the acoustic properties of engineered tissues in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acoustic properties of biomaterials and engineered tissues reflect their structure and cellularity. High-frequency ultrasound (US) can non-invasively characterize and monitor these properties with sub-millimetre resolution. We present an approach to estimate the acoustic properties of cell-laden hydrogels that accounts for frequency-dependent effects of attenuation in coupling media, hydrogel thickness, and interfacial transmission/reflection coefficients of US waves, all of which can bias attenuation estimates. Cell-seeded fibrin hydrogel disks were raster-scanned using a 40 MHz US transducer. Thickness, speed of sound, acoustic impedance, and acoustic attenuation coefficients were determined from the difference in the time-of-flight and ratios of the magnitudes of US signals, interfacial transmission/reflection coefficients, and acoustic properties of the coupling media. With this approach, hydrogel thickness was accurately measured by US, with excellent agreement to confocal microscopy (r 2 = 0.97). Accurate thickness measurement enabled acoustic property measurements that were independent of hydrogel thickness, despite up to 60% reduction in thickness due to cell-mediated contraction. Notably, acoustic attenuation coefficients increased with increasing cell concentration (p<0.001), reflecting hydrogel cellularity independent of contracted hydrogel thickness. This approach enables accurate measurement of the intrinsic acoustic properties of biomaterials and engineered tissues to provide new insights into their structure and cellularity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».