Low-density tissue scaffold imaging by synchrotron radiation propagation-based imaging computed tomography with helical acquisition mode
Notice bibliographique
Résumé
Visualization of low-density tissue scaffolds made from hydrogels is important yet challenging in tissue engineering and regenerative medicine (TERM). For this, synchrotron radiation propagation-based imaging computed tomography (SR-PBI-CT) has great potential, but is limited due to the ring artifacts commonly observed in SR-PBI-CT images. To address this issue, this study focuses on the integration of SR-PBI-CT and helical acquisition mode ( i.e. SR-PBI-HCT) to visualize hydrogel scaffolds. The influence of key imaging parameters on the image quality of hydrogel scaffolds was investigated, including the helical pitch ( p ), photon energy ( E ) and the number of acquisition projections per rotation/revolution ( N p ), and, on this basis, those parameters were optimized to improve image quality and to reduce noise level and artifacts. The results illustrate that SR-PBI-HCT imaging shows impressive advantages in avoiding ring artifacts with p = 1.5, E = 30 keV and N p = 500 for the visualization of hydrogel scaffolds in vitro . Furthermore, the results also demonstrate that hydrogel scaffolds can be visualized using SR-PBI-HCT with good contrast while at a low radiation dose, i.e. 342 mGy (voxel size of 26 µm, suitable for in vivo imaging). This paper presents a systematic study on hydrogel scaffold imaging using SR-PBI-HCT and the results reveal that SR-PBI-HCT is a powerful tool for visualizing and characterizing low-density scaffolds with a high image quality in vitro . This work represents a significant advance toward the non-invasive in vivo visualization and characterization of hydrogel scaffolds at a suitable radiation dose.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».