Graphical representation of tactile sensing data in minimally invasive surgery
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, Minimally Invasive Surgery (MIS) has gained enormous popularity among the surgeons and in teleoperation procedures such as Robotic Assisted Minimally Invasive Surgery and Tele-Robotic Minimally Invasive Surgery. Despite its many advantages, MIS decreases the tactile sensory perception of the surgeon during grasping or manipulation of biological tissues. The loss of tactile perception has attracted a lot of attention. In this paper, we describe the detailed design of the hardware and software system used for graphical representation of the tactile sensing data. The proposed hardware and data acquisition system receives signals from the sensors incorporated on the MIS grasper and then transmits them to a personal computer. The developed software is also presented and its capabilities are discussed accordingly. Using this designed system, it is possible to determine the softness of the grasped objects. The degree of the softness is also displayed visually on the computer. The tactile sensor consists of four sensing elements which are integrated in each jaw of a modified commercial endoscopic grasper. Each sensing element consists of two piezoelectric polymer Plyvinylidene Fluoride (PVDF) films. The combination of the output voltages from each sensing element is used to determine the softness of the grasped object.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,050 | 0,008 |
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 ».