Surface exploration using laparoscopic surgical instruments: The perception of surface roughness
Notice bibliographique
Résumé
During laparoscopic surgery video images are used to guide the movements of the hand and instruments, and objects in the operating field often obscure these images. Thus, surgeons often rely heavily on tactile information (sense of touch) to help guide their movements. It is important to understand how tactile perception is affected when using laparoscopic instruments, since many surgical judgements are based on how a tissue 'feels' to the surgeon, particularly in situations where visual inputs are degraded. Twelve naïve participants used either their index finger or a laparoscopic instrument to explore sandpaper surfaces of various grits (60, 100, 150 and 220). These movements were generated with either vision or no vision. Participants were asked to estimate the roughness of the surfaces they explored. The normal and tangential forces of either the finger or instrument on the sandpaper surfaces were measured. Results showed that participants were able to judge the roughness of the sandpaper surfaces when using both the finger and the instrument. However, post hoc comparisons showed that perceptual judgements of surface texture were altered in the no vision condition compared to the vision condition. This was also the case when using the instrument, compared to the judgements provided when exploring with the finger. This highlights the importance of the completeness of the video images during laparoscopic surgery. More normal and tangential force was used when exploring the surfaces with the finger as opposed to the instrument. This was probably an attempt to increase the contact area of the fingertip to maximize tactile input. With the instrument, texture was probably sensed through vibrations of the instrument in the hand. Applications of the findings lie in the field of laparoscopic surgery simulation techniques and tactile perception.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».