Processing and Development of Porous Titanium for Biomedical Applications: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Titanium (Ti) and its alloys are widely used in orthopedic applications, including total hip and knee replacements, bone plates, and dental implants, because of their superior biocompatibility, bioactivity, corrosion resistance, and mechanical robustness. These alloys effectively overcome several limitations of conventional metallic implants, such as 316L stainless steel and Co-Cr alloys, particularly with respect to corrosion, fatigue performance, and biological response. However, dense Ti alloys possess a relatively high elastic modulus, which can cause stress shielding in load-bearing applications. This challenge has motivated significant research toward engineered porous Ti structures that exhibit a reduced and bone-matched modulus while preserving adequate mechanical integrity. This review provides a comprehensive examination of powder metallurgy and additive manufacturing approaches used to fabricate porous Ti and Ti-alloy scaffolds, including additive manufacturing and different powder metallurgy techniques. Processing routes are compared in terms of achievable porosity, pore size distribution, microstructural evolution, mechanical properties, and biological outcomes, with emphasis on the relationship between processing parameters, pore architecture, and functional performance. The reported findings indicate that optimized powder-metallurgy techniques can generate interconnected pores in the 100–500 μm range suitable for osseointegration while maintaining compressive strengths of 50–300 MPa, whereas additive manufacturing enables the precise control of hierarchical architectures but requires careful post-processing to remove adhered powder, stabilize microstructures, and ensure corrosion and wear resistance. In addition, this review integrates fundamental aspects of bone biology and bone implant interaction to contextualize the functional requirements of porous Ti scaffolds.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».