A New Approach for Creating Defined Geometries by Navigated Laser Ablation Based on Volumetric 3-D Data
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a new approach for laser bone treatment according to a preoperative plan. The advantages of using laser systems are the free choice of the cutting geometry and the possibility of bone treatment without any severe thermal damage. On the other hand, the control of bone removal depth is difficult. Due to the lack of haptical feedback, it is only possible to control the bone removal visually. In addition, by selecting wrong laser parameters and incorrect handling,the tissue can sustain thermal damage. To solve this problem, an approach of navigated and model-based calculation of depth ablation has been investigated. The focus of this paper was to verify the feasibility of precise and safe laser bone removal by combining navigation information with mathematical and volumetric modeling. For the mathematical modeling, known approaches are used. On the basis of CT data, cavities in a bovine bone were planned with a navigation system. With an optical measurement system, the position of the laser handpiece was calculated relative to the bone. Using a mathematical model, the theoretical cavity depth was calculated for each laser pulse and displayed on the navigation screen. Thereby, the material removal was determined in a volume model. With this information, five cavities were created by the laser using constant energy settings. A final measurement of the cavities' depths showed an error of less than 1 mm.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».