A Progressive Multidimensional Particle Swarm Optimizer for magnetic core placement in Dipole Field Navigation
Notice bibliographique
Résumé
This paper tackles the inverse problem of finding optimal configurations of magnetic gradient sources in Dipole Field Navigation (DFN), a magnetic navigation method proposed recently for the direct targeting of drugs. In DFN, a limited number of these gradient sources, called the cores, must be positioned properly around a patient in a Magnetic Resonance Imaging scanner to induce the required directional forces on the navigated therapeutic carriers. To overcome some limitations of the previous approach for solving this problem, here we propose a novel and conceptually simple multidimensional variant of the well-known Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. This variant, called Progressive Multidimensional PSO (PMD-PSO), enables a tradeoff between the quality and the complexity of the solutions by progressively increasing the number of dimensions in the search space. We apply this algorithm to the core placement problem using an improved fitness function for the evaluation of a core configuration given a vascular path towards a target. Experiments on simulated vasculatures show that, while the approach can effectively solve this inverse problem, PMD-PSO exhibits better performances for DFN compared with two other multidimensional PSO variants.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».