Combining Pulsed and DC Gradients in a Clinical MRI-Based Microrobotic Platform to Guide Therapeutic Magnetic Agents in the Vascular Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic Resonance Navigation (MRN) relies on the use of an upgraded clinical Magnetic Resonance Imaging (MRI) scanner to navigate therapeutic, imaging, or diagnostic magnetic micro-agents in the vascular network. Although the high homogeneous field in the tunnel of the MRI scanner increases the magnetization of the navigable agents towards full saturation, the magnetic gradients superposed on such a high homogeneous field, generated by the Imaging Gradient Coils (IGC) typically used for MR-image slice selection, allow the induction of pulling forces to steer such agents in the targeted branches at the vessel's bifurcations. However, increasing the magnitude of such gradients leads to a significant decrease of the duty cycle, leading to a substantial reduction of the effective steering force being applied. To increase such a duty cycle, a Steering Gradient Coils (SGC) assembly capable of higher magnitudes while maintaining a 100% duty cycle can be installed at the cost of a much slower slew rate. Here, the use and the potential effectiveness of IGC and/or SGC for guiding such agents are briefly investigated on the basis of known specifications and experimental data.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle