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Enregistrement W4389303909 · doi:10.21203/rs.3.rs-3526473/v1

Ex Vivo Validation of Magnetically Actuated Intravascular Untethered Robots in a Clinical Setting

2023· preprint· en· W4389303909 sur OpenAlexaff
Islam S. M. Khalil, Leendert-Jan W. Ligtenberg, Nicole C. A. Rabou, Constantinos Goulas, Wytze C. Duinmeijer, Frank R. Halfwerk, Jutta Arens, Roger M. L. M. Lomme, Veronika Magdanz, Anke Klingner, Emily Klein Rot, Colin H. E. Nijland, Dorothee Wasserberg, Pascal Jonkheijm, H. Remco Liefers, Arturo Susarrey‐Arce, Michiel C. Warlé

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesRadboud Universitair Medisch Centrum
Mots-clésRobustness (evolution)Biomedical engineeringRobotFlexibility (engineering)Computer scienceSurgical robotBlood flowSimulationEngineeringArtificial intelligenceMedicineCardiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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