Modelling and control of optical manipulation for cell rotation
Notice bibliographique
Résumé
Optical tweezers has become a powerful tool in automated cell transportation control and has been used in a variety of biological applications. The use of optical tweezers for cell surgery has great potential for various biomedical applications such as microinjection, organelle extraction and modification, and preimplantation genetic diagnosis (PGD). In these cell surgical manipulation tasks, the cell of interest must be oriented properly such that the desired component, e.g., the polar-body or organelles, can be visualized by optical microscopy; thus cell rotation becomes a necessary procedure. Currently, cell rotational control can be carried out by laser tools that are usually handled by skilled people. The open-loop manual operation cannot be readily used for applications requiring precise and high throughput cell rotational control. This highlights the need of developing an automated controlled robot manipulator to rotate biological cells more accurately and efficiently. In this paper, we propose a cell surgery system that utilizes two optical traps, generated by robotically controlled holographic optical tweezers (HOT), to manipulate the cell for rotation, where the optical tweezers functions as special robot manipulators. Through dynamic modeling using T-matrix approach, the relationship between the applied torques and the spherical coordinates of the optical tweezers is characterized. A rotational controller is further developed to rotate the cell to the pre-desired orientation accurately. Experiments are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».