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Enregistrement W2172287744 · doi:10.1109/cira.2001.1013239

Application of imaging to the laproscopic surgery

2002· article· en· W2172287744 sur OpenAlexaff
Shahram Payandeh, Xiaoli Zhang, Apei Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaparoscopic surgeryScope (computer science)Invasive surgeryDimension (graph theory)Distortion (music)MedicinePerceptionLaparoscopySurgeryComputer scienceComputer visionArtificial intelligenceBandwidth (computing)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main components which facilitated the success of Minimally Invasive Surgery (MIS), e.g. laparoscopic surgery, is the utilization of a scope which can be fed through small incision hole. As a result, this offered the surgeon a two-dimensional view of the surgical site. In general, the (laparo)scope is held by the assistance surgeon which may not offer an steady images of the viewing area. Another main difficulty in performing laparoscopic surgery is the lack of three-dimension perception of the surgical site. This perception includes the lack visual information about the relative position of the surgical tools and the lack of volumetric perception of the abdominal cavity. This paper presents some preliminary results on application of image processing and imaging technique to the field of laparoscopic surgery. In particular the paper presents (a) models for the lens distortion which can be used for diagnostics purposes; (b) a method for tracking surgical tools; (c) sensing system for determining the size of the abdominal volume.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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