Automated System for Cell Manipulation and Rotation
Notice bibliographique
Résumé
Cell manipulation is an important step for microsurgical operations to extract/inject material from/within the cell. Cell manipulation may include translation and/or rotating cell to a desired position and orientation in preparing it for the next step of microsurgery. Extraction of cellular components is an essential aspect of cell surgery. The extraction must be carried out without adverse effects on the cell. The cellular material must be extracted from the desired location in the cell according to the cell type. Hence, the cell first must be manipulated and rotated precisely. The success of manual cell rotation approaches currently depends on the operator skill, which may vary over the time and from one operator to another one. Additionally, low efficiency, low repeatability and low controllability negatively impact on the process. In this article, an automatic cell rotation and manipulation system is presented, in which we propose the use of conventional tools and techniques that are in use in clinical labs now. The system will replace the manual manipulation procedure, to increase the microsurgical operations efficiency without the introduction of costly new tools and time. The proposed rotation system is efficient, simple and cost-effective. The system uses visual feedback control to rotate and visually track the cell orientation. The system can rotate the cell in the in-plane and out of plane directions. The simulation results show excellent potential for the system since it can reorient the cell with an error margin of less than 5°. The mouse embryo at the blastocyst stage is used for the system validation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
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 ».