Toward Robot-Assisted Neurosurgical Lasers
Notice bibliographique
Résumé
Despite the potential increase in precision and accuracy, laser technology is not widely used in neurological surgery. This in part relates to challenges associated with the early introduction of lasers into neurosurgery. Considerable advances in laser technology have occurred, which together with robotic technology could create an ideal platform for neurosurgical application. In this study, a 980-nm contact diode laser was integrated with neuroArm. Preclinical evaluation involved partial hepatectomy, bilateral nephrectomy, splenectomy, and bilateral submandibular gland excision in a Sprague-Dawley rat model (n = 50). Total surgical time, blood loss as weight of surgical gauze before and after the procedure, and the incidence of thermal, vascular, or lethal injury were recorded and converted to an overall performance score. Thermal damage was evaluated in the liver using tissue samples stained with hematoxylin and eosin. Clinical studies involved step-wise integration of the 980-nm laser system into four neurosurgical cases. Results demonstrate the successful integration of contact laser technology into microsurgery, with and without robotic assistance. In preclinical studies, the laser improved microsurgical performance and reduced thermal damage, while neuroArm decreased intra- and intersurgeon variability. Clinical studies demonstrate dutility in meningioma resection (n = 4). Together, laser and robotic technology offered a more consistent, expedient, and precise tool for microsurgery.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».