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Enregistrement W4404871467 · doi:10.1016/j.jmbbm.2024.106844

Characterization of hydrogel-scaffold mechanical properties and microstructure by using synchrotron propagation-based imaging

2024· article· en· W4404871467 sur OpenAlexafffundabout
Naitao Li, Xiaoman Duan, Xiao Fan Ding, Ning Zhu, Daniel Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of the mechanical behavior of biomedical materials/Journal of mechanical behavior of biomedical materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationNational Research CouncilUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMicrostructureSynchrotronScaffoldCharacterization (materials science)Materials scienceBiomedical engineeringNanotechnologyComposite materialOpticsMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogel-based scaffolds have been widely used in soft tissue regeneration due to their biocompatible and tissue-like environment for maintaining cellular functions and tissue regeneration. Understanding the mechanical properties and internal microstructure of hydrogel-based scaffold, once implanted, is imperative in tissue engineering applications and longitudinal studies. Notably, this has been challenging to date as various conventional characterization methods by, for example, mechanical testing (for mechanical properties) and microscope (for internal microstructure) are destructive as they require removing scaffolds from the implantation site and processing samples for characterization. Synchrotron radiation propagation-based imaging-computed tomography (SR-PBI-CT) is feasible and promising for non-destructive visualizing of hydrogel scaffolds. As inspired, this study aimed to perform a study on the characterization of mechanical properties and microstructure of hydrogel scaffolds based on the SR-PBI-CT. In this study, hydrogel biomaterial inks composed of 3% w/v alginate and 1% w/v gelatin were printed to form scaffolds, with some scaffolds being degraded over 3 days. Both degraded and undegraded scaffolds underwent compressive testing, with the strains being controlled at the preset values; meanwhile stresses within scaffolds were measuring, resulting the stress-strain curves. Concurrently, the scaffolds were also imaged and examined by SR-PBI-CT at Canadian Light Source (CLS). During the imaging process, the scaffolds were mechanically loaded, respectively, with the strains same as the ones in the aforementioned compressive testing, and at each strain, the scaffold was scanned with a pixel size of 13 μm. From the stress-strain curves obtained in the compression testing, the Young's modulus was evaluated to characterize the elastic behavior of scaffolds: with the range between around 5-25 kPa. From the images captured by SR-PBI-CT, the scaffolds microstructures were examined in terms of the strand cross-section area, pore size, and hydrogel volume. Further, from the SR-PBI-CT images, the stress within hydrogel of scaffolds were evaluated, showing the agreement with those obtained from compression testing. These results have illustrated that the mechanical properties and microstructures of scaffolds, ether being degraded or not, can be examined and characterized by the SR-PBI-CT imaging, in a non-destructive manner. This would represent a significant advance for facilitating longitudinal studies on the scaffolds once implanted in-vivo.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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