Robotic Blastocyst Biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Soft tissue cutting is used for incision, separation and removal of tissues or cells. Due to the high deformation of soft tissues resulting from their viscoelasticity, it is challenging to accurately cut the tissue along a desired path and control the force applied to the tissue for reducing invasiveness, especially at the microscale. This paper presents a robotic biopsy system for cutting and collecting trophectoderm (TE) cells from a blastocyst (Day 5 embryo). The system, for the first time, enables TE cell junction detection for laser ablation throughout the blastocyst biopsy process by using U-Net with a modified Dice loss. A dynamics model taking into account cell mechanical properties was established to describe the motion of the TE cells inside a biopsy micropipette. Based on the model, an integral-based adaptive control method was developed for TE cell aspiration and positioning inside the biopsy micropipette. Experimental results revealed that the controller was capable of effectively compensating for the cell positioning error by updating the varying system parameters according to the update law. The biopsy success rate was 100% and the average biopsy time is 25 s. Compared to manual blastocyst biopsy, the robotic biopsy system reduced the necessary number of laser pulses ($\sim$5 vs.$\sim$7), reduced the number of lost nuclei in the collected TE cells (8% vs. 36%), and shortened the blastocyst.s recovery time (35 min vs. 50 min), indicating lower invasiveness to both the blastocyst and the collected TE cells.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».