3D printing prostheses using additive manufacturing and regenerative engineering
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing is a manufacturing process utilized to make prosthetics. It offers an affordable means to create custom-made prostheses. Yet, the number of studies exploring the domain of 3D printing and bioprinting of prosthetics remains limited. In this paper, we provide a comprehensive review of the current research in additive manufacturing to produce prosthetic limbs, bionic eyes, temporomandibular joints (TMJ), cardiac valves, and skin. We concluded that the research gap lies in the long-term, periodic assessment of 3D-printed prosthetic limbs for durability. 3D-printed prosthetic sockets’ reinforcement materials are a particularly underexplored topic and the main shortcoming of 3D-printed prostheses is their failure under shear stresses. In bioprinting, research must focus on developing tissue-specific bioinks and hydrogels to overcome their existing scarcity. Bioprinting techniques like extrusion, inkjet, and laser-assisted bioprinting subject bioinks to conditions of high temperature and pressure. Bioinks must withstand the printing process and simultaneously retain their rheological properties and cell viability. Moreover, some bioprinting techniques are still quite expensive. However, 3D printing and bioprinting offer the prospect of customization to the patient’s unique anatomy, increasing the wear time of prostheses and offering unique benefits like improved tissue regeneration and adaptability to changing patient anatomy. 3D printing specifically reduces costs, and production time and improves accessibility in war-stricken areas with more amputees.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».