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Enregistrement W2988400224 · doi:10.1109/lra.2019.2952998

Model-Based Robotic Cell Aspiration: Tackling Nonlinear Dynamics and Varying Cell Sizes

2019· article· en· W2988400224 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Robotics and Automation Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPipetteNonlinear systemPosition (finance)Controller (irrigation)Dynamics (music)Biological systemMaterials scienceControl theory (sociology)Computer scienceBiomedical engineeringChemistryArtificial intelligencePhysicsAcousticsEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aspirating a single cell from the outside to the inside of a micropipette is widely used for cell transfer and manipulation. Due to the small volume of a single cell (picoliter) and nonlinear dynamics involved in the aspiration process, it is challenging to accurately and quickly position a cell to the target position inside a micropipette. This letter reports the first mathematical model that describes the nonlinear dynamics of cell motion inside a micropipette, which takes into account oil compressibility and connecting tube's deformation. Based on the model, an adaptive controller was designed to effectively compensate for the cell position error by estimating the time-varying cell medium length and speed in real time. In experiments, small-sized cells (human sperm, head width: ~3 μm), medium-sized cells (T24 cancer cells, diameter: ~15 μm), and large-sized cells (mouse embryos, diameter: ~90 μm) were aspirated using different-sized micropipettes for evaluating the performance of the model and the controller. Based on aspirating 150 cells, the model-based adaptive control method was able to complete the positioning of a cell inside a micropipette within 6 seconds with a positioning accuracy of ±3 pixels and a success rate higher than 94%.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,700

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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