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Enregistrement W2585258461 · doi:10.1109/icinfa.2016.7831804

Cell out-of-plane rotation control using a cell surgery robotic system equipped with optical tweezers manipulators

2016· article· en· W2585258461 sur OpenAlexaff
Mingyang Xie, Shuxun Chen, James K. Mills, Yong Wang, Yunhui Liu, Dong Sun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical tweezersTweezersRotation (mathematics)Computer scienceOpticsPhysicsMaterials scienceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single cell surgery has been gaining increasing attention due to its extensive applications in physiological and pathological of cell research. Orientation control of biological cell is a basic and vital technique required in cell surgery procedures. By adjusting the orientation of the cell appropriately, the components and sites of interest can be captured by a microscope, such that further analysis, diagnosis, extraction and treatment can be performed. Cell rotation reduces the potential unwanted damage to components of cell during cell surgery. Currently, orientation control of biological cells is typically carried out with manual operations. With ongoing trend towards automated manipulation, a framework that can automate the multi-axis rotation of suspended biological cells is urgently needed. In this paper, we utilize two optical traps, generated by robotically controlled holographic optical tweezers (HOT), as two special manipulators to manipulate the cell for out of image plane rotation. By utilizing the T-matrix approach and experimental calibration, the relationship between the relative vertical height of the optical traps and the rotational angle is characterized. A visual feedback controller is further developed to rotate the cell to the pre-determined orientation accurately. Experiments are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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