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Enregistrement W1914838583 · doi:10.1002/rcs.1692

Toward teleoperated needle steering under continuous MRI guidance for prostate percutaneous interventions

2015· article· en· W1914838583 sur OpenAlexafffund
Reza Seifabadi, Fereshteh Aalamifar, Iulian Iordachita, Gábor Fichtinger

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésBevelTeleoperationComputer scienceHaptic technologySimulationRobotScannerImaging phantomBiomedical engineeringMedicineArtificial intelligenceEngineeringRadiologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To propose a human-operated in-room master-slave bevel-tip needle steering system under continuous MRI guidance for prostate biopsy, in which the patient is kept in the scanner at all times and the process of needle placement is under continuous control of the physician. METHODS: A 2-DOF MRI-compatible needle steering module is developed and integrated with an existing 4-DOF transperineal robot, creating a 6-DOF robotic platform for prostate interventions. An MRI-compatible 2-DOF master robot is also developed to enable remote needle steering. An MRI-compatible 2-DOF force/torque sensor was used on the master side. Bevel-tip needle steering is implemented in order to compensate for the targeting error due to needle-tissue interaction. RESULTS: MRI-compatibility results demonstrated maximum 20% loss in signal to noise ratio (SNR). Robot functionality was not influenced by the magnetic field. Targeting error was reduced from 4.2 mm to 0.9 mm as a result of bevel-tip needle steering. CONCLUSIONS: The feasibility of teleoperated bevel-tip needle steering using the proposed system was shown in a phantom experiment. 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.

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 seuil0,006

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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