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Enregistrement W2030397203 · doi:10.1109/tcst.2014.2369344

Cooperative Teleoperation With Projection-Based Force Reflection for MIS

2014· article· en· W2030397203 sur OpenAlexafffund
Amir Takhmar, Ilia G. Polushin, Ali Talasaz, Rajni V. Patel

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Control Systems Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTeleoperationHaptic technologyTeleroboticsReflection (computer programming)SimulationControl theory (sociology)Computer scienceStability (learning theory)Projection (relational algebra)Control engineeringEngineeringArtificial intelligenceComputer visionRobotAlgorithmControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementation of haptic feedback in minimally invasive surgical teleoperator systems may lead to improved performance in many common surgical procedures; however, most of the currently available surgical teleoperators do not provide force feedback, mainly because of the associated stability issues. In this paper, we study the effect of a special type of the force reflection algorithms, called projection-based force reflection (PBFR) algorithms, on the stability and performance of a dual-arm haptic-enabled teleoperator system for minimally invasive surgical applications. The performance of different algorithms is experimentally compared in the presence of negligible as well as nonnegligible communication delays. In particular, the teleoperator system's performance is experimentally evaluated in three common surgical tasks, which are knot tightening, pegboard transfer, and object manipulation. The results obtained indicate that, in almost all cases, the PBFR algorithms demonstrate statistically significant improvement of performance in comparison with the conventional direct force feedback.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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
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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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