Shrinkable Hydrogel-Based Magnetic Microrobots for Interventions in the Vascular Network
Notice bibliographique
Résumé
We previously showed that microrobots containing ferromagnetic or superparamagnetic material can be propelled in the vascular network while being tracked for navigation control purposes using magnetic gradients generated by a clinical magnetic resonance imaging (MRI) scanner. Here, we show that it is possible to synthesize such microrobots to allow them to change size in response to heat while maintaining the same gradient-based propulsion and MRI-based tracking characteristics of the previous versions. These microrobots are made of magnetic nanoparticles (MNPs) encapsulated in thermo-sensitive hydrogels (poly(N-isopropylacrylamide)). This configuration allows them to shrink in response to temperature elevation caused by the embedded MNPs when exposed to an AC magnetic field. In this paper, spherical PNIPA–MNP microrobots were synthesized and propelled using magnetic gradients of 400 mT/m inside a clinical MRI scanner. The same MRI scanner was used for imaging and tracking of the microrobots before the same microrobots were heated by an AC magnetic field of 4 kA/m at 160 kHz, resulting in a 25% volume reduction of the microrobots. These results suggest the possibility of implementing advanced polymorphic microrobots to accomplish complex tasks in the human body.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».