MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2035316377 · doi:10.1109/embc.2013.6610159

Magnetic resonance tracking of catheters and mechatronic devices operating in the vascular network with an embedded photovoltaic-based microelectronic circuit

2013· article· en· W2035316377 sur OpenAlexaff
Azadeh Sharafi, Sylvain Martel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtifact (error)Electromagnetic coilMicroelectronicsComputer scienceMagnetic resonance imagingMechatronicsTracking (education)Photovoltaic systemMaterials scienceBiomedical engineeringAcousticsOptoelectronicsComputer visionArtificial intelligenceElectrical engineeringPhysicsEngineeringRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tracking of a catheter through the arterial system is critical in several medical interventions. To avoid excessive dose of x-ray irradiation, Magnetic Resonance Imaging (MRI) has been proposed. In such a case, a simple ferromagnetic sphere placed at the tip of the catheter could be used. However, due to the artifact created by the ferromagnetic core, it becomes impossible to gather an image of the tissues surrounding such a marker. Hence, in this paper we propose replacing the ferromagnetic marker with a microchip containing a coil and a photovoltaic cell. By radiating light to the photovoltaic cell, the coil generates a magnetic field which is detected as an artifact in MR images. By turning off the light, the effect of the coil is eliminated allowing images of tissues next to the marker to be taken. In this paper, simulated results based on experimental data from the preliminary designs suggest that this approach could be viable not only for catheters but also, it could potentially be used in various tools as well as mechatronic devices being moved inside the body.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced MRI Techniques and Applications→Travaux en français237 207→