TREATMENT OF ATHEROSCLEROSIS THROUGH PENETRATION OF PLAQUE BY SOFT ROBOTS
Notice bibliographique
Résumé
A substance called plaque accumulates on the inner walls of arteries due to the consumption of foods high in cholesterol, saturated fats, and so on. The accumulation of plaque deposits leads to a condition known as atherosclerosis, which results in the narrowing and hardening of the arteries. This can lead to coronary artery disease, carotid artery disease, peripheral artery disease, chest pain (also referred to as angina pectoris), heart attack, heart failure, and many more medical complications. The current treatments for atherosclerosis include coronary artery bypass grafting (CABG), angioplasty, percutaneous coronary intervention (PCI), and a number of health and lifestyle changes that could prevent atherosclerotic plaque buildup. These surgeries either involve opening clogged arteries to prevent constriction or directing the blood away from the blocked artery. In both these cases, risks of bleeding, bruising, and complete recovery are prevalent. Therefore, a procedure in which a robot could remove the plaque from the walls of the arteries would greatly increase the success of the treatment and perhaps reduce the risks. This paper intends to review the newly proposed robots for the treatment of atherosclerosis, some of which are magnetically manipulated to drill the plaque to remove it from the arterial wall, and others that are meant to melt the plaque while still preserving the physical integrity of the arteries.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».