A TMPS-designed personalized mandibular scaffolds with optimized SLA parameters and mechanical properties
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
With the rapid development of 3D printing technology, porous titanium scaffolds have provided a new restoration method to repair bone defects. Compared with the traditional body-centered cubic (bcc) dot matrix structure with a simple arrangement and repetitive structure, the topology-driven properties of triply periodic minimal surfaces (TPMS) can offer a continuous surface and smooth curvature, an excellent platform for cell proliferation. In this study, we used reverse engineering techniques to model the mandible. Sheet and solid networks of gyroid structure, the most common type of TPMS, were selected for porous design and then molded using metal 3D printing technology. At the same time, the surface treatment parameters of sandblasted, large-grit, and acid-etched (SLA) were optimized by orthogonal experimental design. Then, the optimized SLA parameter was used to treat the gyroid with 70% porosity. The result showed that reverse engineering reconstructed the TPMS-based mandibular model had good formability. Furthermore, the best surface morphology, wettability, and roughness were obtained for 3D printed Ti6Al4V under the treatment of 80 mesh Al 2 O 3 , blasting distances of 4 cm, and a 1:1:2 acid ratio. Moreover, the mechanical properties of Sheet-Gyroid and Solid-Gyroid were significantly different at 70% porosity. The porosity of the scaffolds was close to the design porosity after SLA treatment. However, no significant changes were found in its mechanical properties, all matching the mandible’s mechanical properties to meet the implantation conditions.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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