Steering of aggregating magnetic microparticles using propulsion gradients coils in an MRI Scanner
Notice bibliographique
Résumé
Upgraded gradient coils can effectively enhance the MRI steering of magnetic microparticles in a branching channel. Applications of this method include MRI targeting of magnetic embolization agents for oncologic therapy. A magnetic suspension of Fe(3)O(4) magnetic particles was injected inside a y-shaped microfluidic channel. Magnetic gradients of 0, 50, 100, 200, and 400 mT/m were applied to the magnetic particles perpendicularly to the flow by a custom-built gradient coil inside a 1.5-T MRI scanner. Measurement of the steering ratio was performed both by video analyses and quantification of the mass of the particles collected at each outlet of the microfluidic channel, using atomic absorption spectroscopy. Magnetic particles steering ratios of 0.99 and 0.75 were reached with 400 mT/m gradient amplitude and measured by video analyses and atomic absorption spectroscopy, respectively. Experimental data shows that the steering ratio increases with higher magnetic gradients. Moreover, theory suggests that larger particles (or aggregates), higher magnetizations, and lower flows can also be used to improve the steering ratio. The technological limitation of the approach is that an MRI gradient amplitude increase to a few hundred milliteslas per meter is needed. A simple analytical method based on magnetophoretic velocity predictions and geometric considerations is proposed for steering ratio calculation.
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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) | 0,000 | 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 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 ».