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Enregistrement W3187930626 · doi:10.1002/adhm.202101077

Dual Ultrasound and Photoacoustic Tracking of Magnetically Driven Micromotors: From In Vitro to In Vivo

2021· article· en· W3187930626 sur OpenAlexaff
Azaam Aziz, Joost Holthof, Sandra Meyer, Oliver G. Schmidt, Mariana Medina‐Sánchez

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensFujiFilm VisualSonics (Canada)
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésNanoroboticsPhotoacoustic imaging in biomedicineMultispectral imageUltrasoundBiomedical engineeringIn vivoComputer scienceMagnetic resonance imagingEx vivoMedical imagingNanotechnologyMaterials scienceArtificial intelligenceOpticsMedicineBiologyRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fast evolution of medical micro- and nanorobots in the endeavor to perform non-invasive medical operations in living organisms has boosted the use of diverse medical imaging techniques in the last years. Among those techniques, photoacoustic imaging (PAI), considered a functional technique, has shown to be promising for the visualization of micromotors in deep tissue with high spatiotemporal resolution as it possesses the molecular specificity of optical methods and the penetration depth of ultrasound. However, the precise maneuvering and function's control of medical micromotors, in particular in living organisms, require both anatomical and functional imaging feedback. Therefore, herein, the use of high-frequency ultrasound and PAI is reported to obtain anatomical and molecular information, respectively, of magnetically-driven micromotors in vitro and under ex vivo tissues. Furthermore, the steerability of the micromotors is demonstrated by the action of an external magnetic field into the uterus and bladder of living mice in real-time, being able to discriminate the micromotors' signal from one of the endogenous chromophores by multispectral analysis. Finally, the successful loading and release of a model cargo by the micromotors toward non-invasive in vivo medical interventions is demonstrated.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2021
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Résumé présentoui

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