Automated Sperm Immobilization With Compensation for Sperm Intrinsic and Fluid Flow-Induced Movements
Notice bibliographique
Résumé
In automated sperm immobilization, motorized stages are conventional means for transporting sperm, while they are not typical devices in clinical setups. This study designs a new robotic sperm immobilization method by leveraging a micromanipulator to position a tooltip above sperm for immobilizing it without a motorized stage. The challenge arises when tooltip motion agitates the medium, leading to the passive displacement of sperm, and the sperm's intrinsic movement also complicates tooltip positioning. To address these concerns, first, a predictor is introduced to predict the sperm's intrinsic movement. Second, a model is established to describe the fluid flow and characterize the passive displacement of sperm as a function of tooltip velocity and medium parameters. Finally, an adaptive control algorithm that accounts for uncalibrated medium parameters is designed to compensate for the sperm's intrinsic movement and tooltip motion-induced sperm displacement. The stability of the control algorithm is analyzed, and the boundedness of the positioning error is proven. Experiments verified the effectiveness of the proposed method in both predicting and feedforwarding sperm's intrinsic movement and in compensating for tooltip motion-induced sperm displacement. The performance of the proposed method is comparable to existing robotic sperm immobilization methods that rely on motorized stages, while being easier to implement in clinics. With the proposed method, the system achieved a success rate of 90.9% in sperm immobilization, representing an improvement of 28.2% over the method not factoring in the sperm's intrinsic movement and 16.3% over the method not accounting for the tooltip motion-induced sperm displacement, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 ».