The Evolution of neuroArm
Notice bibliographique
Résumé
Intraoperative imaging disrupts the rhythm of surgery despite providing an excellent opportunity for surgical monitoring and assessment. To allow surgery within real-time images, neuroArm, a teleoperated surgical robotic system, was conceptualized. The objective was to design and manufacture a magnetic resonance-compatible robot with a human-machine interface that could reproduce some of the sight, sound, and touch of surgery at a remote workstation. University of Calgary researchers worked with MacDonald, Dettwiler and Associates engineers to produce a requirements document, preliminary design review, and critical design review, followed by the manufacture, preclinical testing, and clinical integration of neuroArm. During the preliminary design review, the scope of the neuroArm project changed to performing microsurgery outside the magnet and stereotaxy inside the bore. neuroArm was successfully manufactured and installed in an intraoperative magnetic resonance imaging operating room. neuroArm was clinically integrated into 35 cases in a graded fashion. As a result of this experience, neuroArm II is in development, and advances in technology will allow microsurgery within the bore of the magnet. neuroArm represents a successful interdisciplinary collaboration. It has positive implications for the future of robotic technology in neurosurgery in that the precision and accuracy of robots will continue to augment human capability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».