Development of a Multi-Axis Robotic Embedded Bioprinting Platform and its Process Chain
Notice bibliographique
Résumé
3D bioprinting is a tissue engineering technology, and it has successfully developed simple tissues. However, the current bioprinting methods that rely on layer-based cartesian mechanisms face significant challenges in creating complex and vascularized tissues necessary for developing fully functional tissues. This limitation highlights the need for innovative approaches that enhance bioprinting's flexibility and precision. This thesis presents the development and application of a multi-axis robotic bioprinting platform and its process chain that overcomes traditional constraints and enables the fabrication of complex 3D scaffolds from all directions within the expanded workspace. This research involves embedded bioprinting, an extrusion-based method that can bioprint soft and low-viscosity bioinks while maintaining desired printing fidelity using a viscoplastic suspension bath. The multi-axis robotic bioprinting platform, equipped with a 6-degree-of-freedom robotic arm and a pneumatic extrusion system, integrates computer-aided design (CAD) extraction, computer-aided manufacturing (CAM) slicing, robot simulation, script adjustment, and robot control. This process chain facilitates the seamless transition from digital models to physical bioprinted constructs. Two case studies experimentally validate the platform's superiority over traditional bioprinting techniques. The first focuses on freeform surface bioprinting, highlighting the system's adaptability in reproducing intricate tissue contours. The second explores the fabrication of a hollow tubular structure essential for engineering complex vascular networks. In summary, this thesis contributes to developing the technology and processes necessary to standardize in situ/in vivo bioprinting for fabricating artificial tissues and organs directly on damaged sites.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».