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Enregistrement W2168558127 · doi:10.1109/iembs.2007.4352579

Magnetic Resonance Propulsion, Control and Tracking at 24 Hz of an Untethered Device in the Carotid Artery of a Living Animal: An Important Step in the Development of Medical Micro- and Nanorobots

2007· review· en· W2168558127 sur OpenAlexafffund
Sylvain Martel

Notice bibliographique

RevueConference proceedings · 2007
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanoroboticsTracking (education)Computer sciencePropulsionProcess (computing)Magnetic resonance imagingBiomedical engineeringSimulationArtificial intelligenceEngineeringMedicineRadiologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our recent demonstration of a ferromagnetic bead being navigated automatically inside the carotid artery of a living animal at an average speed of 10 cm/s using a clinical MRI system may be considered as a significant step in the field of medical micro- and nanorobotics. This is particularly true when we consider that an appropriate tracking method was embedded in the closed-loop control process allowing the blood vessels to be considered as navigational routes, providing maximum access for conducting operations inside the human body. But more importantly, this demonstration not only validates preliminary theoretical models but provides us with initial insights about the strategies and approaches that are likely to be used to navigate under computer control, micro- and nanodevices including nanorobots from the largest to the smallest diameter blood vessels that could be used to reach targets inside the human body. Here, based on these initial experimental data obtained in vivo, such strategies and methods are briefly described with some initial design concepts of medical interventional micro- and nanorobots.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,262 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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