Optimal transseptal puncture location for robot‐assisted left atrial catheter ablation
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The preferred method of treatment for atrial fibrillation (AF) is by catheter ablation, in which a catheter is guided into the left atrium through a transseptal puncture. However, the transseptal puncture constrains the catheter, thereby limiting its manoeuvrability and increasing the difficulty in reaching various locations in the left atrium. In this paper, we address the problem of choosing the optimal transseptal puncture location for performing cardiac ablation to obtain maximum manoeuvrability of the catheter. METHODS: We have employed an optimization algorithm to maximize the global isotropy index (GII) to evaluate the optimal transseptal puncture location. As part of this algorithm, a novel kinematic model for the catheter has been developed, based on a continuum robot model. Pre-operative MR/CT images of the heart are segmented using the open source image-guided therapy software, 3D Slicer, to obtain models of the left atrium and septal wall. These models are input to the optimization algorithm to evaluate the optimal transseptal puncture location. RESULTS: The continuum robot model accurately describes the kinematics of the catheter. Simulation and experimental results for the optimal transseptal puncture location are presented in this paper. The optimization algorithm generates discrete points on the septal wall for which the dexterity of the catheter in the left atrium is maximum, corresponding to a GII of 0.4362. CONCLUSION: We have developed an optimization algorithm based on the GII to evaluate the optimal position of the transseptal puncture for left atrial cardiac ablation.
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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 | 0,001 | 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 découle