Automated 3D bone ablation with 1,070 nm ytterbium‐doped fiber laser enabled by inline coherent imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Laser osteotomy bears well-identified advantages over conventional techniques. However, lack of depth control and collateral thermal damage are barriers to wide clinical implementation. Flexible fiber delivery and economical benefits of ytterbium-doped fiber lasers make them desirable for laser osteotomy. In this work, we demonstrate automated bone ablation with a 1,070 nm industrial-scale fiber laser to create 3D target structures with minimal thermal side-effects. MATERIALS AND METHODS: Fresh and dry ex vivo cortical bone samples are ablated using 50-100 µs laser pulses of 15-30 mJ. In situ inline coherent imaging monitors ablation dynamics with micron precision and on microsecond timescales. Ablation depth is extracted by on-the-fly processing of ICI data, enabling feedback control of depth (via laser pulse number). Final ablated morphology, measured by an ex situ stylus profiler, is compared to the target shape. Histological examination is performed to quantify the thermal side-effects of laser ablation. RESULTS: Percussion drilled hole depth is highly variable for fixed laser parameters (880 ± 151 µm on fresh bone and 1038 ± 148 µm on dry bone) due to nondeterministic ablation. ICI-enabled depth control is implemented to achieve precise ablation of complex 3D features. The RMS deviation between target and ablated morphology is 12.6 µm. The heat-affected zone is found to be 5-10 µm on fresh and dry bone. CONCLUSIONS: An ytterbium-doped fiber laser is utilized for cortical bone ablation with limited thermal side-effects. In situ real-time ICI measurement enables characterization of bone ablation dynamics. Furthermore, ICI closed-loop feedback realizes depth-controlled ablation on heterogeneous bone. This proof-of-principle study shows great promise for ICI-guided laser osteotomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».