Robot-assisted, ultrasound-guided minimally invasive navigation tool for brachytherapy and ablation therapy: initial assessment
Notice bibliographique
Résumé
Brachytherapy and thermal ablation are relatively new approaches in robot-assisted minimally invasive interventions for treating malignant tumors. Ultrasound remains the most favored choice for imaging feedback, the benefits being cost effectiveness, radiation free, and easy access in an OR. However it does not generally provide high contrast, noise free images. Distortion occurs when the sound waves pass through a medium that contains air and/or when the target organ is deep within the body. The distorted images make it quite difficult to recognize and localize tumors and surgical tools. Often tools, such as a bevel-tipped needle, deflect from its path during insertion, making it difficult to detect the needle tip using a single perspective view. The shifting of the target due to cardiac and/or respiratory motion can add further errors in reaching the target. This paper describes a comprehensive system that uses robot dexterity to capture 2D ultrasound images in various pre-determined modes for generating 3D ultrasound images and assists in maneuvering a surgical tool. An interactive 3D virtual reality environment is developed that visualizes various artifacts present in the surgical site in real-time. The system helps to avoid image distortion by grabbing images from multiple positions and orientation to provide a 3D view. Using the methods developed for this application, an accuracy of 1.3 mm was achieved in target attainment in an<i> in-vivo </i>experiment subjected to tissue motion. An accuracy of 1.36 mm and 0.93 mm respectively was achieved for the <i>ex-vivo </i>experiments with and without external induced motion. An ablation monitor widget that visualizes the changes during the complete ablation process and enables evaluation of the process in its entirety is integrated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».