A MRI-based integrated platform for the navigation of microdevices and microrobots
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
Magnetic Resonance Navigation (MRN) aims at navigating artificial or synthetic untethered micro-devices and microrobots using an upgraded clinical Magnetic Resonance Imaging (MRI) system. For larger MRI-based navigated entities, past experiments proved that software-based upgrades only were sufficient. But for microrobots with an overall diameter of only a few tens of micrometers for travelling in narrower blood vessels, hardware upgrades need to be added to the MR scanner, resulting in a MRN system capable of generating 3D magnetic propulsion gradients on the microrobots well above the ones that could be generated by a clinical MRI scanner relying on software-upgrades only. But with the variety of models of clinical scanners coped with many versions of related operating software dedicated to MR imaging, implementing such upgrades that could operate with these scanners becomes a real challenge. As such, a new MRN platform architecture independent of the types of MR scanners is proposed and preliminary experimental data validating the potential of such microrobotic navigation system architecture integrated with a commercially available scanner are reported. The expected steering capabilities of the platform were evaluated initially using a special probe in the form of a magnetic catheter mimicking an anisotropic microrobot. Such special probe also allowed for easier recordings of the gradient steering force that would be induced on such microrobot while validating the technique for catheter steering which is also an important aspect since catheterization is often used for releasing the microrobots in larger arteries. Similarly, MR tracking of the same microrobot was also validated with the new system, confirming that tracking feedback data can be gathered in order to perform closed-loop navigation control.
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 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