Development of robust/predictive control strategies for image-guided ablative treatments using a minimally invasive ultrasound applicator
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: One important challenge in image-guided ablative therapies is the effect of heat diffusion which can cause damage to surrounding organs and limit the ability to achieve a conformal pattern of thermal damage. Furthermore, tissue properties such as perfusion and energy absorption can be dynamic and difficult to measure. This paper attempts to address these problems by proposing new control methods. MATERIALS AND METHODS: A novel predictive approach was developed to compensate for the effect of heat diffusion using a minimally invasive rotating ultrasound heating applicator for ablative therapy. This method can be merged into any closed-loop control strategy. A binary controller, a previously developed adaptive proportional-integral controller, and a model reference adaptive controller were employed and compared, all with the predictive element incorporated. The reason for choosing these controllers was that none of them needed a model of the tissue or exact values of their parameters. RESULTS: The effectiveness of these controllers was demonstrated through both simulation and experimental studies. The results were consistent and demonstrated equivalent performance between controllers. CONCLUSIONS: The dominant influence on radial targeting accuracy was the prediction element described in this paper. A binary controller with a predictive element may provide the best balance of performance and simplicity for this application.
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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 | 0,000 |
| 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 ».