Dipole Field Navigation for targeted drug delivery
Notice bibliographique
Résumé
A new method for the navigation of therapeutic agents in the vascular network is introduced. This method, dubbed Dipole Field Navigation (DFN), is characterized by high directional gradients and a high magnetic field strength. The latter is used to bring magnetic therapeutic agents at saturation magnetization such that when combined with high directional gradients, effective navigation at any depths within the patient can be achieved. DFN does not have many of the constraints of gradient coil-based platforms, which include potential peripheral nerve stimulations, reduced directional changes and slew rates of the gradient fields, overheating of the coils, and high implementation cost. To achieve such specifications, soft ferromagnetic cores are positioned at specific locations inside the tunnel of a clinical MRI scanner providing a high uniform field of typically up to 3T, sufficient to bring both the cores and the therapeutic agents at full saturation magnetization. The field distortions created by the cores result in gradients exceeding 300 mT/m for whole body interventions. Hence, with such cores placed at specific locations, the resulting gradients would cause the therapeutic agents to follow a precise path in the vascular network towards the targeted region. In this paper, the fundamental theory of DFN with preliminary in vitro experimental results using one core in a 1.5T scanner confirms the potential of DFN for targeted drug delivery.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».