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Enregistrement W2135613973 · doi:10.1002/rcs.110

Mechatronic design of haptic forceps for robotic surgery

2006· article· en· W2135613973 sur OpenAlexafffund
Peter Rizun, Dylan Gunn, B. Cox, Garnette R. Sutherland

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHaptic technologyComputer scienceSimulationForcepsRoboticsActuatorHaptic perceptionStiffnessInterface (matter)KinematicsRobotArtificial intelligenceEngineeringSurgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Haptic feedback increases operator performance and comfort during telerobotic manipulation. Feedback of grasping pressure is critical in many microsurgical tasks, yet no haptic interface for surgical tools is commercially available. METHODS: Literature on the psychophysics of touch was reviewed to define the spectrum of human touch perception and the fidelity requirements of an ideal haptic interface. Mechanical design and control literature was reviewed to translate the psychophysical requirements to engineering specification. High-fidelity haptic forceps were then developed through an iterative process between engineering and surgery. RESULTS: The forceps are a modular device that integrate with a haptic hand controller to add force feedback for tool actuation in telerobotic or virtual surgery. Their overall length is 153 mm and their mass is 125 g. A contact-free voice coil actuator generates force feedback at frequencies up to 800 Hz. Maximum force output is 6 N (2N continuous) and the force resolution is 4 mN. The forceps employ a contact-free magnetic position sensor as well as micro-machined accelerometers to measure opening/closing acceleration. Position resolution is 0.6 microm with 1.3 microm RMS noise. The forceps can simulate stiffness greater than 20N/mm or impedances smaller than 15 g with no noticeable haptic artifacts or friction. CONCLUSION: As telerobotic surgery evolves, haptics will play an increasingly important role.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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