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Enregistrement W2005914117 · doi:10.1109/haptics.2008.4479951

Graphical Reproduction of Tactile Information of Embedded Lumps for MIS Applications

2008· article· en· W2005914117 sur OpenAlexaff
Mohammadreza Ramezanifard, Saeed Sokhanvar, Javad Dargahi, Wenfang Xie, Muthukumaran Packirisamy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalpationProcess (computing)Computer scienceHaptic technologyTactile sensorArtificial intelligenceComputer visionHuman–computer interactionSurgeryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Promising results of minimally invasive surgery (MIS) in the last two decades have been the main incentive of numerous researches to conquer some of the drawbacks of this procedure. Restoring the missing tactile information, especially the tissue palpation, is a significant enhancement in MIS capabilities. Tissue palpation is particularly important and commonly used in locating the embedded lumps. The present study is inspired by this essential limitation in MIS procedure and is aimed at developing a system to reconstruct the lost palpation capability of surgeons in an effective way. Having collected necessary information on the size and location of the hidden features using MIS graspers equipped with tactile sensors, we can process the information and graphically represent them to the surgeon. Therefore, the proposed system allows the surgeons to observe the presence or absence, location and approximate size of hidden lumps simply by grasping the target organ with smart endoscopic grasper. It is shown that using one array of the sensing elements; the proposed system can extract lump information including size and longitudinal location. The experimental results on the prototyped MIS graspers represented by graphical images conform to those of the finite element models.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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