論文の概要: Magnetic Localization for In-Body Nano-Communication Medical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02497v2
• Date: Mon, 15 Sep 2025 10:20:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.595625
• Title: Magnetic Localization for In-Body Nano-Communication Medical Systems
• Title（参考訳）: 生体内ナノコミュニケーション医療システムのための磁気局在化
• Authors: Krzysztof Skos, Albert Diez Comas, Josep Miquel Jornet, Pawel Kulakowski,
• Abstract要約: 本稿では, 磁場をベースとした生体内ナノマシンの新たな局在化手法を提案する。 提案するローカライゼーションシステム全体について,ナノマシンに組み込むための10馬×10馬の磁力計から解説する。 その結果, 位置誤差が1cm以下であった場合, システム精度が非常に高かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.727306446843324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nano-machines circulating inside the human body, collecting data on tissue conditions, represent a vital part of next-generation medical diagnostic systems. However, for these devices to operate effectively, they need to relay not only their medical measurements but also their positions. This paper introduces a novel localization method for in-body nano-machines based on the magnetic field, leveraging the advantageous magnetic permeability of all human tissues. The entire proposed localization system is described, starting from 10 um x 10 um magnetometers to be integrated into the nano-machines, to a set of external wires generating the magnetic field. Mathematical equations for the localization algorithm are also provided, assuming the nano-machines do not execute the computations themselves, but transmit their magnetic field measurements together with medical data outside of the body. The whole system is validated with computer simulations that capture the measurement error of the magnetometers, the error induced by the Earth magnetic field, and a human body model assuming different possible positions of nano-machines. The results show a very high system accuracy with position errors even below 1 cm.
• Abstract（参考訳）: 体内を循環するナノマシンは、組織状態のデータを収集し、次世代の医療診断システムにおいて重要な部分を占めている。 しかし、これらの装置が効果的に動作するためには、医療測定だけでなく、その位置も中継する必要がある。 本稿では, 生体内ナノマシンの磁場による新しい局在化法を提案する。 提案する磁化系は, ナノマシンに統合される10馬×10馬の磁力計から, 磁場を発生させる外部ワイヤの集合に至るまで, すべて説明されている。 局所化アルゴリズムの数学的方程式も提供されており、ナノマシンが計算自体を実行せず、その磁場の測定を体外の医療データと共に送信していると仮定している。 システム全体をコンピュータシミュレーションで検証し、磁気センサの測定誤差、地球磁場による誤差、ナノマシンの異なる位置を仮定した人体モデルで検証する。 その結果, 位置誤差が1cm以下であった場合, システム精度が非常に高かった。

関連論文リスト

• Accurate Ab-initio Neural-network Solutions to Large-Scale Electronic Structure Problems [52.19558333652367]
  有限範囲埋め込み(FiRE)を高精度なアブ・イニシアチブ電子構造計算に応用する。 FiREは、ニューラルネットワークの変異モンテカルロ(NN-VMC)の複雑さを$sim ntextel$, the number of electronsによって低減する。 バイオケミカル化合物や有機金属化合物など,様々な課題に対して,本手法の精度を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T14:28:54Z)
• Graph Neural Networks as an Enabler of Terahertz-based Flow-guided Nanoscale Localization over Highly Erroneous Raw Data [13.183137616254928]
  本稿では,フロー誘導型ローカライゼーションのための生データの解析モデルを提案する。 また,グラフニューラルネットワーク(GNN)をフロー誘導型ローカライゼーションパラダイムに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T09:08:38Z)
• Machine learning-based spin structure detection [0.0]
  我々は,この測定におけるスカイミオンの位置と形状を検出するために,セグメンテーション問題に特化して設計された畳み込みニューラルネットワークについて報告する。 本研究の結果から, よく訓練されたネットワークは, 磁気顕微鏡におけるデータ前処理の自動化に有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T17:19:31Z)
• Machine-learning-enhanced quantum sensors for accurate magnetic field imaging [0.0]
  磁場の局所検出はナノ・マイクロ材料の特徴付けに不可欠である。 ダイヤモンドナノ粒子(ナノダイヤモンド)は、空間分解能を高める魅力的な機会を提供する。 このようなランダム指向ナノダイアモンドアンサンブル(NDE)の物理モデルが利用可能であるが、実際の実験条件の複雑さは依然として磁場の低減の精度を制限している。 ここでは,NDEと機械学習を組み合わせた1.8mu$Tの高精度な磁場イメージングを物理モデルなしで実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T12:48:06Z)
• Simultaneous boundary shape estimation and velocity field de-noising in Magnetic Resonance Velocimetry using Physics-informed Neural Networks [70.7321040534471]
  MRV(MR resonance velocimetry)は、流体の速度場を測定するために医療や工学で広く用いられている非侵襲的な技術である。 これまでの研究では、境界(例えば血管)の形状が先駆体として知られていた。 我々は、ノイズの多いMRVデータのみを用いて、最も可能性の高い境界形状と減音速度場を推定する物理インフォームニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-16T12:56:09Z)
• Reservoir Computing with Magnetic Thin Films [35.32223849309764]
  新しい非伝統的なコンピューティングハードウェアは、自然現象を利用して効率を上げる可能性を秘めている。 物理貯水池計算は、様々な非伝統的なシステムでこれを実証している。 マイクロスケールシミュレーションにより薄膜の3つの磁性体を初期探査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-29T17:37:17Z)
• Controllable reset behavior in domain wall-magnetic tunnel junction artificial neurons for task-adaptable computation [1.4505273244528207]
  ドメイン壁-磁気トンネル接合(DW-MTJ)デバイスは、生物学的ニューロンの挙動を本質的に捉えることができることが示されている。 そこで本研究では,DW-MTJ人工ニューロンにおいて,3つの代替メカニズムを用いてエジラックス動作を実装可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T16:50:29Z)
• Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
  ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。 ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。 提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)
• Optimisation of a diamond nitrogen vacancy centre magnetometer for sensing of biological signals [44.62475518267084]
  ダイヤモンド中の窒素空孔中心を用いたバイオ磁気学の進歩を示す。 生体計測装置を用いて,DC/低周波域で約100pT/$sqrtHz$の磁場感度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-05T18:44:34Z)
• Reservoir Computing with Planar Nanomagnet Arrays [58.40902139823252]
  プラナーナノマグネット貯水池は、専用ニューロモルフィックハードウェアの需要が増大する中で、期待できる新しいソリューションである。 プラナーナノマグネット貯水池は、専用ニューロモルフィックハードウェアの需要が増大する中で、期待できる新しいソリューションである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T16:25:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。