Osseointegration of functionally-graded Ti6Al4V porous implants: Histology of the pore network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The additive manufacturing of titanium into porous geometries offers a means to generate low-stiffness endosseous implants with a greater surface area to improve osseointegration. In order to optimize pore size in the scaffolds, it is important to first understand the timeline of osseointegration in pre-clinical models. In this work, selective laser melting was used to produce gyroid-based scaffolds with a uniform pore size of 300 μm or functionally-graded pore size from 600 μm to 300 μm before implantation in New Zealand white rabbit tibiae for 4 and 12 weeks. Initial in vitro assessment with Saos-2 cells showed favourable cell proliferation at pore sizes of 300 and 600 μm. At four weeks, histological observations indicated some residual inflammation alongside neovessel infiltration into the scaffold interior and some early apposition of mineralized bone tissue. At twelve weeks, both scaffolds were filled with a mixture of adipocyte-rich marrow, micro-capillaries, and mineralized bone tissue. X-ray microcomputed tomography showed a higher bone volume fraction (BV/TV) and percentage of bone-implant contact (BIC) in the implants with 300 μm pores than in the functionally-graded specimens, indicating that these smaller pore sizes may be favourable for osseointegration in leporine bone. Graphical Abstract
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».