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Enregistrement W2320742560 · doi:10.1115/imece2015-52370

Development of an Instrumented Surgical Setup for Quantifying Displacement and Force in Surgical Dissection

2015· article· en· W2320742560 sur OpenAlexaff
K. C. Wang, Kimberley A. Grant, Qiao Sun, Liu Shi Gan, Kourosh Zareinia, Sanju Lama, Garnette R. Sutherland, Yaser Maddahi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForcepsOrientation (vector space)Dissection (medical)Computer scienceSurgical instrumentDisplacement (psychology)CadaverPosition (finance)SimulationBiomedical engineeringSurgeryMedicineMathematicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of positional and force properties of surgical dissection in neurosurgery is essential in developing simulation platforms for neurosurgical training such that realistic motion and perception can be conveyed to the trainee during practice. Most proposed models in literature utilize computational techniques to formulate required parameters. However, these models are not realistic enough compared to data obtained from experiments on real brain. Therefore, developing a setup to measure the position, orientation, and interaction forces will help researchers formulate realistic parameters. This paper presents the development of such a setup for quantification of displacements and tool-tissue interaction forces during performance of microsurgical tasks. A bipolar forceps is equipped with a set of force sensing elements to measure the tool-tissue interaction force components. The position and orientation of the forceps tips are measured by attaching a tracker to the bipolar forceps. To show proof-of-concept, an experienced surgeon and one assistant surgeon performed 35 neurosurgical tasks (320 trials) on a cadaver brain (previously-frozen) using the instrumented setup. Positional and force data of the bipolar forceps were recorded during surgical dissection of different brain structures. This paper reports results collected from two microsurgical tasks over 40 trials: dissection of sylvian cistern arachnoid (SCA) and dissection of middle cerebral artery (MCA). Results showed that the mean values of interaction forces during dissection of MCA were smaller than dissecting SCA. The maximum forces observed were 1.94 N and 1.75 N for SCA and MCA, respectively. The application of quantifying such parameters using the developed setup will be in training neurosurgery residents using surgical simulators in which the knowledge of brain tissue parameters is required to formulate the tissue model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,304
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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