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Enregistrement W1971461453 · doi:10.1115/1.4007932

Design and Manufacturing of Embedded Air-Muscles for a Magnetic Resonance Imaging Compatible Prostate Cancer Binary Manipulator

2012· article· en· W1971461453 sur OpenAlexafffund
Geneviève Miron, Alexandre Girard, Jean‐Sébastien Plante, Martin Lepage

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetic resonance imagingComputer scienceRobotSimulationBiomedical engineeringArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic resonance imaging (MRI) compatible robots can assist physicians with the insertion of biopsy needles and needle-like therapeutic instruments directly into millimeter-size tumors, using MR images as feedback. However, MRI systems present a challenging environment with high magnetic fields and limited space, making the development of MRI-compatible robots complex. This paper presents an MRI-compatible pneumatic actuation technology consisting of molded polymer structures with embedded air-muscles operated in a binary fashion. Along with its good positioning accuracy, the technology presents advantages of compactness, perfect MRI-compatibility, simplicity and low cost. Here, we specifically report the design and validation of a transperineal prostate cancer manipulator prototype that has 20 embedded air-muscles distributed in four star-like polymer structures. These compliant structures are made of silicone elastomer, using lost-core injection molding. Low motion hysteresis and good precision are achieved by designing molded joints that eliminate sliding surfaces. An effective design method for such embedded polymer air-muscles is proposed, using a manipulator model and four air-muscle design models: geometrical, finite elements, uniaxial analytic, and experimental. Binary control of each air-muscle ensures stability and accuracy with minimized costs and complexity. The prototype is found MRI-compatible with no observable effects on the signal-to-noise ratio and, with appropriate image feedback, is found to reach targets with precision and accuracy under 0.5 mm. The embedded approach reveals to be a key feature since it reduces hysteresis errors by a factor of ≈7 compared to a previous nonembedded version of the manipulator. The successful validation of this binary manipulator opens the door to a new design paradigm for low cost and highly capable pneumatic robots.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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