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Enregistrement W2020275220 · doi:10.1109/biorob.2012.6290862

Design of a teleoperated needle steering system for MRI-guided prostate interventions

2012· article· en· W2020275220 sur OpenAlexaff
Reza Seifabadi, Iulian Iordachita, Gábor Fichtinger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésProstate brachytherapyHaptic technologyComputer scienceTeleoperationRobotBevelScannerMagnetic resonance imagingProstateSimulationBiomedical engineeringMedicineRadiologyBrachytherapyEngineeringArtificial intelligenceRadiation therapyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate needle placement plays a key role in success of prostate biopsy and brachytherapy. During percutaneous interventions, the prostate gland rotates and deforms which may cause significant target displacement. In these cases straight needle trajectory is not sufficient for precise targeting. Although needle spinning and fast insertion may be helpful, they do not entirely resolve the issue. We propose robot-assisted bevel-tip needle steering under MRI guidance as a potential solution to compensate for the target displacement. MRI is chosen for its superior soft tissue contrast in prostate imaging. Due to the confined workspace of the MRI scanner and the requirement for the clinician to be present inside the MRI room during the procedure, we designed a MRI-compatible 2-DOF haptic device to command the needle steering slave robot which operates inside the scanner. The needle steering slave robot was designed to be integrated with a previously developed pneumatically actuated transperineal robot for MRI-guided prostate needle placement. We describe design challenges and present the conceptual design of the master and slave robots and the associated controller.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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