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Enregistrement W2125793808 · doi:10.1109/robot.2007.363657

Needle Insertion Point and Orientation Optimization in Non-linear Tissue with Application to Brachytherapy

2007· article· en· W2125793808 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation/Proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrachytherapyProstate brachytherapyLine (geometry)Point (geometry)Rotation (mathematics)Computer scienceFinite element methodOrientation (vector space)CompressibilityAlgorithmComputer visionMathematicsGeometryPhysicsMechanicsSurgeryEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new method of optimizing the needle insertion point, heading and depth for needle insertion into deformable tissue. The goal is to minimize the distance between a number of specified targets and the needle. Assuming a rigid needle and a deformable tissue described by a finite element model, an iterative optimization method is proposed that uses the needle insertion simulation. At each iteration, the best fitted 3D line to the targets in the simulated deformed configuration is used as a candidate for the new insertion line in the next iteration. This method has been implemented in a prostate brachytherapy simulator to minimize seed misplacement errors. The targets are designed to lie on a straight line in the undeformed configuration inside the prostate. To increase the accuracy while simulating the prostate rotation, a non-linear model is used. The neo-Hookean material model is exploited to determine the effects of geometric and mechanical nonlinearities and compressibility effects. It is shown that the optimization algorithm converges in few iterations and decreases the targeting error effectively.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle