On the feasibility of heart motion compensation on the daVinci® surgical robot for coronary artery bypass surgery: Implementation and user studies
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the implementation of a heart motion compensation system on the da Vinci surgical system (Intuitive Surgical Inc.) for coronary artery bypass surgery. By introducing a robot-assisted solution, this surgery could be performed completely minimally invasively and on a beating heart. In this work we describe the development of open loop controllers based on spectral line decomposition and the assumption of a periodic trajectory. This allows the da Vinci patient-side manipulators to track an actual heart trajectory with sub-millimetre error. Further, to simulate a virtually stabilized environment, we present the novel concept of maintaining the camera fixed relative to the heart target, effectively decoupling the vision tracking and arm tracking challenges. Finally, we executed preliminary experiments to evaluate surgeons' ability to perform simulated suturing and peg transfer tasks on a moving target. Performance for the simulated suturing was evaluated based on task completion time, accuracy of needle placement, and number of errors. For the suture task, the number of missed targets decreased from 37% to 13% when compensation was enabled, the number of hit targets increased from 26% to 41%, and completion time decreased. For the peg transfer tasks, again completion time and number of errors were measured. Though the margin for error was larger, there was less perceived difficulty of the task when compensation was enabled.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».