Ex Vivo Validation of Magnetically Actuated Intravascular Untethered Robots in a Clinical Setting
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> Intravascular surgical instruments necessitate precise navigation within narrow vessels, requiring maximum flexibility, minimal diameter, and high degrees of freedom. However, existing tools often lack adequate control during insertion due to undesirable bending, which not only limits vessel accessibility but also poses a risk of tissue damage. The advancement of nextgeneration instruments aims to develop hemocompatible untethered devices that achieve precise control through external wireless forces and torques applied from outside the body. However, achieving this goal remains complex due to the challenges involved in testing and implementing untethered magnetic robots (UMRs) in clinical environments. These challenges encompass wireless actuation, non-invasive localization, biocompatibility, control robustness, and effective engagement. In this study, we assess the operational effectiveness of hemocompatible UMRs in clinical settings. We utilize an ex vivo porcine aorta model that accounts for factors such as varying blood-vessel diameters, varying blood flow rates, and the presence of renal aortic side-branches. This comprehensive approach enables us to analyze the robots’ motion dynamics within vessels, closely simulating real physiological and anatomical conditions. Our findings, in the absence of clotting, reveal a consistent linear reduction in UMR swimming speed against increasing arterial blood flow. Furthermore, our experiments showcase the UMR’s ability to generate sufficient force to navigate against a maximum arterial flow rate of 67 mL/min. Using the predicted and observed physical interactions of the UMRs, we effectively demonstrate preliminary proof-of-concept locomotion in a difficult-to-access target site, allowing us to navigate through the abdominal aorta and successfully reach the distal end of the renal artery.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».