Design and Control of a Piezo Drill for Robotic Piezo-Driven Cell Penetration
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.
Notice bibliographique
Résumé
Cell penetration is an indispensable step in many cell surgery tasks. Conventionally, cell penetration is achieved by passively indenting and eventually puncturing the cell membrane, during which undesired large cell deformation is induced. Piezo drills have been developed to penetrate cells with less deformation. However, existing piezo drills suffer from large lateral vibration or are incompatible with standard clinical setup. Furthermore, it is challenging to accurately determine the time instance of cell membrane puncturing; thus, the time delay to stop piezo pulsing causes cytoplasm stirring and cell damage. This letter reports a new robotic piezo-driven cell penetration technique, in which the piezo drill device induces small lateral vibrations and is fully compatible with standard clinical setup. Techniques based on corner-feature probabilistic data association filter and motion history images were developed to automatically detect cell membrane breakage by piezo drilling. Experiments on hamster oocytes confirmed that the system is capable of achieving a small cell deformation of 5.68 ± 2.74 μm (vs. 54.29 ± 10.21 μm by passive approach) during cell penetration. Automated detection of membrane breakage had a success rate of 95.0%, and the time delay between membrane breakage and piezo-vibration stoppage was 0.51 ± 0.27 s vs. 2.32 ± 0.98 s by manual stoppage of piezo pulsing. This reduced time delay together with smaller cell deformation led to higher oocyte post-penetration survival rate (92.5% vs. 77.5% by passive approach, n = 80 cells).
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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) | 0,000 | 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 découle