A Sensorized Instrument for Skills Assessment and Training in Minimally Invasive Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Minimally invasive surgery (MIS) is carried out using long, narrow instruments and significantly reduces trauma to the body, postoperative pain, and recovery time. Unfortunately, the restricted access conditions, limited instrument motion, and degraded sense of touch inherent in MIS result in new perceptual-motor relationships, which are unfamiliar to the surgeon and require training to overcome. Current training methods do not adequately address the needs of surgeons interested in acquiring these skills. Although a significant amount of research has been focused on the development of sensorized systems for surgery, there is still a need for a system that can be used in any training scenario (laparoscopic trainer, animal laboratories, or real surgery) for the purpose of skills assessment and training. A sensorized laparoscopic instrument has been designed that is capable of noninvasively measuring its interaction with tissue in the form of forces or torques acting in all five degrees-of-freedom (DOFs) available during MIS. Strain gauges attached to concentric shafts within the instrument allow the forces acting in different directions to be isolated. An electromagnetic tracking system is used for position tracking. Two prototypes of the sensorized instrument were constructed. Position calibration shows a maximum root mean square (RMS) error of 1.3 mm. The results of the force calibration show a maximum RMS error of 0.35 N for the actuation force, 0.07 N in the x and y directions, and 1.5 N mm for the torque calibration with good repeatability and low hysteresis. Axial measurements were significantly affected by drift, noise, and coupling leading to high errors in the readings. Novel sensorized instruments for skills assessment and training have been developed and a patent has been filed for the design and operation. The instruments measure forces and torques acting at the tip of the instrument corresponding to all five DOFs available during MIS and provide position feedback in six DOFs. The instruments are similar in shape, size, and weight to traditional laparoscopic instruments allowing them to be used in any training environment. Furthermore, replaceable tips and handles allow the instruments to be used for a variety of different tasks.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».