Mesoscale characterization of osseointegration around an additively manufactured genistein-coated implant
Notice bibliographique
Résumé
Given the hierarchical nature of bone and bone interfaces, osseointegration, namely the formation of a direct bone-implant contact, is best evaluated using a multiscale approach. However, a trade-off exists between field of view and spatial resolution, making it challenging to image large volumes with high resolution. In this study, we combine established electron microscopy techniques to probe bone-implant interfaces at the microscale and nanoscale with plasma focused ion beam-scanning electron microscopy (PFIB-SEM) tomography to evaluate osseointegration at the mesoscale. This characterization workflow is demonstrated for bone response to an additively manufactured Ti-6Al-4V implant which combines engineered porosity to facilitate bone ingrowth and surface functionalization via genistein, a phytoestrogen, to counteract bone loss in osteoporosis. SEM demonstrated new bone formation at the implant site, including in the internal implant pores. At the nanoscale, scanning transmission electron microscopy and energy-dispersive X-ray spectroscopy confirmed the gradual nature of the bone-implant interface. By leveraging mesoscale analysis with PFIB-SEM tomography that captures large volumes of bone-implant interface with nearly nanoscale resolution, the presence of mineral ellipsoids varying in size and orientation was revealed. In addition, a well-developed lacuno-canalicular network and mineralization fronts directed both towards the implant and away from it were highlighted.
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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) | 0,001 | 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 ».