Magnetic resonance imaging properties of multimodality anthropomorphic silicone rubber phantoms for validating surgical robots and image guided therapy systems
Notice bibliographique
Résumé
The development of image guided robotic and mechatronic platforms for medical applications requires a phantom model for initial testing. Finding an appropriate phantom becomes challenging when the targeted patient population is pediatrics, particularly infants, neonates or fetuses. Our group is currently developing a pediatricsized surgical robot that operates under fused MRI and laparoscopic video guidance. To support this work, we describe a method for designing and manufacturing silicone rubber organ phantoms for the purpose of testing the robotics and the image fusion system. A surface model of the organ is obtained and converted into a mold that is then rapid-prototyped using a 3D printer. The mold is filled with a solution containing a particular ratio of silicone rubber to slacker additive to achieve a specific set of tactile and imaging characteristics in the phantom. The expected MRI relaxation times of different ratios of silicone rubber to slacker additive are experimentally quantified so that the imaging properties of the phantom can be matched to those of the organ that it represents. Samples of silicone rubber and slacker additive mixed in ratios ranging from 1:0 to 1:1.5 were prepared and scanned using inversion recovery and spin echo sequences with varying TI and TE, respectively, in order to fit curves to calculate the expected T1 and T2 relaxation times of each ratio. A set of infantsized abdominal organs was prepared, which were successfully sutured by the robot and imaged using different modalities.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».