Mechanics of Tissue Cutting During Needle Insertion in Biological Tissue
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
In percutaneous needle insertions, cutting forces at the needle tip deflect the needle and increases targeting error. Thus, modeling needle-tissue interaction in biological tissue is essential for accurate robotics-assisted needle steering. In this letter, dynamics of needle tip interaction with inhomogeneous biological tissue is described and the effects of insertion velocity, tissue mechanical characteristics, and needle geometry on tissue cutting force are studied. Needle interaction with biological tissue is divided into three distinct events and modeled. 1) Initial tissue puncturing, which starts by soft tissue deformation and continues until a crack is formed in the tissue. Employing a viscoelastic model of fracture initiation we have predicted the maximum puncturing force and force-displacement response of a needle in contact with a tissue. 2) Tissue cutting, which follows the crack propagation in tissue and is predicted using a novel energy-based fracture model. The model takes account of the needle tip geometry and the tissue mechanical characteristics. 3) Friction between tissue and needle shaft is estimated during needle insertion and retraction using a needle-tissue friction model. Using a needle driving robot ex vivo experiments are performed on a porcine tissue sample to identify the model parameters and validate the analytical predictions offered by the models.
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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 | 0,000 | 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