A Piezoelectric Robotic System for MRI Targeting Assessments of Therapeutics During Dipole Field Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Dipole field navigation (DFN) is a method that has been developed to deliver therapeutics toward tumoral regions by navigating microcarriers in the vascular network. To do so, DFN distorts the high uniform magnetic field of a clinical magnetic resonance imaging (MRI) scanner using precisely located ferromagnetic balls to create magnetic gradients to implement the directional forces required to navigate magnetically saturated therapeutic microcarriers along a planned trajectory in the vasculature. Such local distortions of the magnetic field prevent MRI-based targeting assessments. As such, a system must be put in place to precisely move the ferromagnetic balls back-and-forth to alternate between MRI targeting assessment and DFN. Here, a piezoelectric actuation system is proposed. In vitro experiments conducted inside the bore of a 3T clinical MRI scanner show the feasibility for reliable targeting assessments with magnetic distortions sufficient to achieve a 100% success rate of magnetic microparticles being navigated through a predefined target branch at a bifurcation. Results show a 21.6% decrease in SNR with a maximum value of 2.2% MR-image distortion and a faintly visible image artifact after the piezoelectric system moved the soft ferromagnetic balls in the MRI targeting assessment position.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».