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Enregistrement W1554464107 · doi:10.1002/rcs.1679

Quantifying workspace and forces of surgical dissection during robot‐assisted neurosurgery

2015· article· en· W1554464107 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaCanada Foundation for InnovationMinistry of Advanced Education, Government of Alberta
Mots-clésWorkspaceMicrosurgeryNeurosurgeryOrientation (vector space)RobotHaptic technologyComputer scienceController (irrigation)Medical physicsSurgerySimulationArtificial intelligenceMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A prerequisite for successful robot-assisted neurosurgery is to use a hand-controller matched with characteristics of real robotic microsurgery. This study reports quantified data pertaining to the required workspace and exerted forces of surgical tools during robot-assisted microsurgery. METHODS: A surgeon conducted four operations in which the neuroArm surgical system, an image-guided computer-assisted manipulator specifically designed to perform robot-assisted neurosurgery, was employed to surgically remove brain tumors. The position, orientation, and exerted force of surgical tools were measured during operations. RESULTS: Workspace of the neuroArm manipulators, for the cases studied, was 60×60×60 mm(3) while it offered orientation ranges of 103°, 62° and 112°. The surgical tools exerted a maximum force of 1.86 N with frequency band of less than 20 Hz. CONCLUSIONS: This data provides important information specific to neurosurgery that can be used to select among commercially available, or further design a customized, haptic hand-controller for robot-assisted neurosurgical systems. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,243 · 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