In Vivo MR-Tracking Based on Magnetic Signature Selective Excitation
Notice bibliographique
Résumé
A novel magnetic resonance (MR)-tracking method specifically developed to locate the ferromagnetic core of an untethered microdevice, microrobot, or nanorobot for navigation or closed-loop control purpose is described. The tracking method relies on the application of radio-frequency (RF) excitation signals tuned to the equipotential magnetic curves generated by the magnetic signature of the object being tracked. Positive contrast projections are obtained with reference to the position of the magnetic source. A correlation function performed on only one k-space line for each of the three axes and corresponding to three projections, is necessary to obtain a 3-D location of the device. In this study, the effects of the sphere size and the RF frequency offset were investigated in order to find the best contrast noise ratio (CNR) for tracking. Resolution and precision were also investigated by proper measurement of the position of a ferromagnetic sphere by magnetic resonance imaging (MRI) acquisition and by comparing them with the real position. This method is also tested for a moving marker where the positions found by MRI projections were compared with the ones taken with a camera. In vitro and in vivo experiments show the operation of the technique in tortuous phantom and in animal models. Although the method was developed in the prospect of new interventional MR-guided endovascular operations based on miniature untethered devices, it could also be used as a passive tracking method using tools such as catheters or guide wires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».