Der Artikel “Bioprinting: Ein Überblick über Prozesse, Materialien und Anwendungen” von Yilmaz et al. (2021) bietet einen umfassenden Einblick in den Bereich des Bioprintings. Andere Studien wie die von Sun et al. (2020) und Isaacson et al. (2018) beschäftigen sich mit der Erstellung von biologischem Gewebe und dessen Anwendungen. Ong et al. (2017) präsentieren eine Methode zur Erzeugung von kardialem Gewebe, während Wu et al. (2011) die omnidirektionale Erstellung von 3D-Mikrogefäßnetzwerken untersuchen. Forschungen über die Herstellung von Mini-Hirnen (Heinrich et al., 2019) und Knocheneigenschaften (Rustom et al., 2017) sind ebenfalls Gegenstand des Interesses.
Neuere Arbeiten wie die von Neng et al. (2022) beschäftigen sich mit dem Einsatz von Robotertechnologie im 3D-Bioprinting, während Fortunato et al. (2022) die Oberflächenrekonstruktion und Gewebeerkennung für roboterbasierte In-Situ-Bioprinting untersuchen. Studien wie die von Jamee et al. (2021) und Raees et al. (2023) beleuchten die vielversprechende Entwicklung des Bioprintings in der medizinischen Wissenschaft. Grira et al. (2023) beschäftigen sich mit dem 3D-Druck von Materialien auf Algenbasis, während Liu et al. (2022) die Fehlerbewertung und Korrektur beim Helix-Bioprinting untersuchen.
Darüber hinaus wird in verschiedenen Studien die Rolle der Computer Vision in der 3D-Bioprinting-Forschung beleuchtet. Darwish et al. (2021) stellen beispielsweise einen Ansatz für ultra-günstige Bioprinter vor, während Immohr et al. (2023) die bioprinting von Herzklappenzellen diskutieren. Armstrong et al. (2019) befassen sich mit dem Prozessfeedback beim extrusionsbasierten 3D-Bioprinting. Die Rolle der Robotik und künstlichen Intelligenz in der Bioprinting-Forschung nimmt ebenfalls zu, wie in den Arbeiten von Zhao et al. (2022) und Liu et al. (2023) dargestellt.
Zusammenfassend zeigt die Zusammenstellung von verschiedenen Forschungsarbeiten einen breiten Einblick in die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich des Bioprintings, wobei Aspekte wie Prozesse, Materialien, Anwendungen, Robotik, Computer Vision und Künstliche Intelligenz berücksichtigt werden.