Automated and collision-free navigation of multiple micro-objects in obstacle-dense microenvironments using optoelectronic tweezers
Notice bibliographique
Résumé
Automated parallel manipulation of multiple micro-objects with optoelectronic tweezers (OET) has brought significant research interests recently. However, the parallel manipulation of multiple objects in complex obstacle-dense microenvironment using OET technology based on negative dielectrophoresis (nDEP) remain a big technical challenge. In this work, we proposed an adaptive light pattern design strategy to achieve automated parallel OET manipulation of multiple micro-objects and navigate them through obstacles to target positions with high precision and no collision. We first developed a multi-micro-object parallel manipulation OET system, capable of simultaneous image processing and microparticles path planning. To overcome microparticle collisions caused by overlapping light patterns, we employed a novel adaptive light pattern design that can dynamically adjust the layout of overlapping light patterns according to surrounding environment, ensuring enough space for each microparticle and preventing unintended escapes from the OET trap. The efficacy of this approach has been verified through systematic simulations and experiments. Utilizing this strategy, multiple polystyrene microparticles were autonomously navigated through obstacles and microchannels to their intended destinations, demonstrating the strategy's effectiveness and potential for automated parallel micromanipulation of multiple microparticles in complex and confined microenvironments.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».