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Enregistrement W4392501173 · doi:10.1088/1758-5090/ad30c4

Surface slicing and toolpath planning for in-situ bioprinting of skin implants

2024· article· en· W4392501173 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 · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSlicingIn situMaterials scienceBiomedical engineeringComputer scienceMedicineChemistryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bioprinting has emerged as a successful method for fabricating engineered tissue implants, offering great potential for wound healing applications. This study focuses on an advanced surface-based slicing approach aimed at designing a skin implant specifically for in-situ bioprinting. The slicing step plays a crucial role in determining the layering arrangement of the tissue during printing. By utilizing surface slicing, a significant shift from planar fabrication methods is achieved. The developed methodology involves the utilization of a customized robotic printer to deliver biomaterials. A multilayer slicing and toolpath generation procedure is presented, enabling the fabrication of skin implants that incorporate the epidermal, dermal, and hypodermal layers. One notable advantage of using the approximate representation of the native wound site surface as the slicing surface is the avoidance of planar printing effects such as staircasing. This surface slicing method allows for the design of non-planar and ultra-thin skin implants, ensuring a higher degree of geometric match between the implant and the wound interface. Furthermore, the proposed methodology demonstrates superior surface quality of the in-situ bio-printed implant on a hand model, validating its ability to create toolpaths on implants with complex surfaces.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · 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