MRI Compatible, Customizable, and 3D-Printable Microdrive for Neuroscience Research
Notice bibliographique
Résumé
The effective connectivity of brain networks can be assessed using functional magnetic resonance imaging (fMRI) to quantify the effects of local electrical microstimulation (EM) on distributed neuronal activity. The delivery of EM to specific brain regions, particularly with layer specificity, requires MRI compatible equipment that provides fine control of a stimulating electrode's position within the brain while minimizing imaging artifacts. To this end, we developed a microdrive made entirely of MRI compatible materials. The microdrive uses an integrated penetration grid to guide electrodes and relies on a microdrilling technique to eliminate the need for large craniotomies, further reducing implant maintenance and image distortions. The penetration grid additionally serves as a built-in MRI marker, providing a visible fiducial reference for estimating probe trajectories. Following the initial implant procedure, these features allow for multiple electrodes to be inserted, removed, and repositioned with minimal effort, using a screw-type actuator. To validate the design of the microdrive, we conducted an EM-coupled fMRI study with a male macaque monkey. The results verified that the microdrive can be used to deliver EM during MRI procedures with minimal imaging artifacts, even within a 7 Tesla (7T) environment. Future applications of the microdrive include neuronal recordings and targeted drug delivery. We provide computer aided design (CAD) templates and a parts list for modifying and fabricating the microdrive for specific research needs. These designs provide a convenient, cost-effective approach to fabricating MRI compatible microdrives for neuroscience research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».