Magnetically Guided Catheters, Micro- and Nanorobots for Spinal Cord Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord stimulation (SCS) is an established treatment for refractory pain syndromes and has recently been applied to improve locomotion. Several technical challenges are faced by surgeons during SCS lead implantation, particularly in the confined dorsal epidural spaces in patients with spinal degenerative disease, scarring and while targeting challenging structures such as the dorsal root ganglion. Magnetic navigation systems (MNS) represent a novel technology that uses externally placed magnets to precisely steer tethered and untethered devices. This innovation offers several benefits for SCS electrode placement, including enhanced navigation control during tip placement, and the ability to position and reposition the lead in an outpatient setting. Here, we describe the challenges of SCS implant surgery and how MNS can be used to overcome these hurdles. In addition to tethered electrode steering, we discuss the navigation of untethered micro- and nanorobots for wireless and remote neuromodulation. The use of these small-scale devices can potentially change the current standard of practice by omitting the need for electrode and pulse generator implantation or replacement. Open questions include whether small-scale robots can generate an electrical field sufficient to activate neuronal tissue, as well as testing precise navigation, placement, anchoring, and biodegradation of micro- and nanorobots in the in vivo environment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».