Simulation of Remote Forces Generated by High-Temperature Superconducting Bulks for Magnetic Drug Delivery
Notice bibliographique
Résumé
The strong background fields and field gradients required for the magnetic delivery of chemotherapeutic drugs in cancer treatments has proven to be challenging to achieve at the scale of the human body. Although several magnetic drug delivery (MDD) methods have been proposed to generate adequate forces in deep tissues, current technologies lack in either force strength, directional changes, and/or duty cycle of the treatment. The current MDD system is capable of generating the strongest forces, dipole field navigation, uses ferromagnetic (FM) cores in the strong uniform field of an MRI to steer the drug-loaded particles. Hence, considering the nearly ten-fold increase in magnetization of high-temperature superconducting (HTS) bulks in comparison to the strongest FM, the forces obtained in dipole field navigation could potentially be increased by replacing the FM cores with HTS bulks. In this work, we evaluate two different methods for generating magnetic forces using an HTS bulk in a magnetic resonance imaging (MRI) scanner by using finite element method simulations. First, the HTS pellet is zero field cooled and inserted in the uniform field of an MRI, such that the pellet is magnetized by the fringe field of the MRI. Second, a field cooled HTS pellet is rotated in the uniform field of an MRI in order to generate magnetic field gradients. The magnetic forces produced by both methods are compared with those obtained by dipole field navigation. In both methods evaluated, we found that the forces generated by the HTS pellet are either complementary to or stronger than those obtained with FM cores. Therefore, this work shows that HTS bulks could potentially be used to navigate magnetic particles in the deep tissues of the human vascular network more efficiently.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».