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Enregistrement W4413049156 · doi:10.1016/j.addma.2025.104914

Radiopaque filaments for fused filament fabrication (FFF) 3D printing

2025· article· en· W4413049156 sur OpenAlex
Souheib Zekraoui, Théophraste Lescot, Mahdokht Akbari Taemeh, Marc‐André Fortin

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

RevueAdditive manufacturing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMaterials scienceFused filament fabricationFabricationProtein filament3D printingComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyetheretherketone (PEEK) is a chemically resistant, high-performance polymer known for its excellent thermal and mechanical properties. It is increasingly employed in the development of 3D-printed medical implants and radiotherapeutic devices. While PEEK exhibits strong resistance to radiation-induced degradation, it has inherently poor radiation-blocking capacity. However, many tools and components used in radiology, radiotherapy, and nuclear medicine—such as brachytherapy implants, shielding devices, imaging screens, and personalized radioprotective equipment—require a certain degree of radiopacity. This study presents a novel methodology for integrating electron-dense particles (micro- or nano-sized) into high-performance polymer filaments suitable for fused filament fabrication (FFF) 3D printing. Specifically, a new pre-processing approach was developed to achieve optimal mixing of micrometer-sized tungsten (µW) particles with micrometer-sized PEEK particles (µPEEK), prior to their incorporation into millimeter-sized PEEK pellets. This tri-phased particle mixture enabled high-temperature extrusion, producing robust, continuous filaments with uniformly embedded metal particles within a protective polymer matrix. The resulting filaments were characterized using scanning electron microscopy (SEM) to assess morphology, X-ray fluorescence (XRF) imaging to evaluate particle distribution homogeneity, and elemental analysis to quantify the content of the radiation-blocking material. Filaments containing tungsten at concentrations below 10 vol.% were used to fabricate high-density, 3D-printed structures of varying thicknesses. Optimal printing parameters were identified, and the X-ray attenuation properties of the printed objects were evaluated through radiographic imaging. Additionally, mechanical properties of the 3D printed PEEK, and PEEK-W composites were evaluated through standardized flexural and Vickers hardness testing. Finally, biocompatibility testing using primary human choroid fibroblast (hCSF) cells demonstrated high cell viability after four days of exposure to the W-loaded PEEK prints. These findings highlight the potential of 3D-printed radiopaque polymers not only for medical implants but also for applications in aerospace and nuclear technology.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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