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Enregistrement W4318540687 · doi:10.1088/1758-5090/acb73c

Closed-loop vasculature network design for bioprinting large, solid tissue scaffolds

2023· article· en· W4318540687 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiofabrication · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndian Institute of Technology KanpurScience and Engineering Research BoardCompute Canada
Mots-clésComputer scienceVascular networkBiomedical engineeringAnatomyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vascularization is an indispensable requirement for fabricating large solid tissues and organs. The natural vasculature derived from medical imaging modalities for large tissues and organs are highly complex and convoluted. However, the present bioprinting capabilities limit the fabrication of such complex natural vascular networks. Simplified bioprinted vascular networks, on the other hand, lack the capability to sustain large solid tissues. This work proposes a generalized and adaptable numerical model to design the vasculature by utilizing the tissue/organ anatomy. Starting with processing the patient's medical images, organ structure, tissue-specific cues, and key vasculature tethers are determined. An open-source abdomen magnetic resonance image dataset was used in this work. The extracted properties and cues are then used in a mathematical model for guiding the vascular network formation comprising arterial and venous networks. Next, the generated three-dimensional networks are used to simulate the nutrient transport and consumption within the organ over time and the regions deprived of the nutrients are identified. These regions provide cues to evolve and optimize the vasculature in an iterative manner to ensure the availability of the nutrient transport throughout the bioprinted scaffolds. The mass transport of six components of cell culture media-glucose, glycine, glutamine, riboflavin, human serum albumin, and oxygen was studied within the organ with designed vasculature. As the vascular structure underwent iterations, the organ regions deprived of these key components decreased significantly highlighting the increase in structural complexity and efficacy of the designed vasculature. The numerical method presented in this work offers a valuable tool for designing vascular scaffolds to guide the cell growth and maturation of the bioprinted tissues for faster regeneration post bioprinting.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,283 · 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