A multiscale design and fabrication approach to create biomimetic tunable implants using additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Canadians across the country rely on hard-tissue implants such as hip, knee, and dental implants. Rises in aging populations are further increasing these needs, where diseases prevalent in elderly patients, such as osteoporosis (OP), contribute to these demands and can complicate osseointegration processes. To better serve these populations, current biomaterials used in bone implants must be improved, which can suffer failure from effects such as stress shielding, instability, inflammation, and aseptic loosening. In this work, a multiscale design and manufacturing approach using additive manufacturing (AM) was introduced to design tunable porous scaffolds with biomimetic hierarchical features. For tunable scaffold design, literature-driven design parameters found to be suitable for enhancing osseointegration and appropriate for AM were consulted. A Voronoi tessellation strategy was adopted to create dynamically tunable structures using a parametric modelling approach. In-model topology evaluation metrics (e.g. porosity, strut diameter, node connectivity, and intertrabecular angles) were included to provide designers insight into scaffold mimetics to different bone structures, key for considering site-specific locations and conditions, such as healthy versus OP bone. Current progress related to the materials and mechanical assessment of as-printed scaffold structures is shared. Select scaffold structures were produced using state-of-the-art laser powder bed fusion with Ti-6Al-4V. AM introduced micro-roughness, while chemical etching will induce engineered nanoscale texturing, which is anticipated to improve cellular adhesion and bone growth. Laser profilometry and scanning electron microscopy characterized surface roughness and morphology, while the influence of AM and computer-aided design (CAD) parameters on material properties in future will be assessed in mechanical testing. Overall, this work builds a foundation for the design of innovative biomimetic porous implants that can be tuned to meet patient-specific needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».