A novel method to simulate radiographs of 3D printed objects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 3D printing has a number of applications within medicine and healthcare. In applications involving radiography, the internal infill structure and external geometry of a 3D printed part can produce undesirable artifacts, limiting the full potential of 3D printing as a manufacturing technology. While the mechanical performance of a 3D printed part can be easily simulated, it is difficult to simulate the radiographic artifact produced. PURPOSE: The purpose of this work was to develop a tool that allows users to simulate the radiographic artifact produced by a 3D printed object. METHODS: Three regular hexagons of identical geometry were sliced and 3D printed using polylactic acid (PLA) filament on a fused deposition modeling (FDM) 3D printer with varying infill patterns: rectilinear grid, cubic, and gyroid. The hexagons were then radiographed using clinical-standard scanning protocols. The captured radiographs were compared to simulated radiographs generated using the G-Code developed when the objects were sliced. The physical and simulated virtual radiographs were compared to one another, and the simulated angle of least and greatest artifact was noted. RESULTS: Strong visual agreement was found between the physically captured and simulated virtual radiographs. The projection angles that produced the least amount of artifact were 22.5°, 22.5°, and 12.25° for grid, cubic, and gyroid infills, respectively. The projection angles that produced the greatest amount of artifact were 0°, 45°, and 45° for grid, cubic, and gyroid infills, respectively. CONCLUSIONS: This work provides designers of 3D printed components with a new way to evaluate a design's radiographic performance. Previously, designers would have to physically print and radiograph a part to determine the artifact produced. This work outlines the development of a tool that simulates the radiograph of a 3D printed part from multiple different projections, saving designers time to iterate to their final design.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».