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Enregistrement W1504329783 · doi:10.1002/rcs.413

A piezoresistive tactile sensor for tissue characterization during catheter‐based cardiac surgery

2011· article· en· W1504329783 sur OpenAlexafffund
Masoud Kalantari, Mohammadreza Ramezanifard, Roozbeh Ahmadi, Javad Dargahi, József Kövecses

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésPiezoresistive effectTactile sensorBiomedical engineeringImaging phantomComputer scienceCatheterElastomerFinite element methodMaterials scienceMedicineSurgeryArtificial intelligenceRadiologyRobotComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Currently, most of mitral valve annuloplasty surgeries are performed by using open heart surgery. However, if such operation would be performed by using minimally invasive surgery via catheter-based techniques (CBT), it offers various advantages for both surgeons and patients. METHODS: Two piezoresistive force sensors are used in the structure of the tactile sensor, which can easily be miniaturized and integrated into surgical catheters. The tactile sensor was fabricated and tested to characterize different elastomers, as the phantom of cardiac tissues. Based on a developed finite element analysis (FEA) of the elastomers, the interaction between the sensor and those materials were modelled to validate the output of the sensor. RESULTS: The results of the mechanical and psychophysical tests confirm the capability of the proposed sensor to measure the relative hardness/softness of different soft tissues. CONCLUSIONS: The proposed tactile sensor will help surgeons to characterize different types of cardiac tissues and would facilitate the use of CBT to perform mitral valve annuloplasty.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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