Current sensing for navigated electrosurgery: proof of concept
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Tracked power-tools are routinely used in computer-assisted intervention and surgical systems. In order to properly perform temporal and spatial monitoring of the tracked tool with the navigation system, it is important to know when the tool, such as an electrosurgical cauterizer, is being activated during surgery. We have developed a general purpose current sensor that can be augmented to tracked surgical devices in order to inform the surgeon and the navigation system when the tool is activated. METHODS: Two non-invasive AC current sensors, two peak detector circuits, one voltage comparator circuit, and a microcontroller were used to detect when an electrosurgical cauterizer is being powered on and differentiate between the cut and coagulation modes. The system was tested by cauterizing various substances at varied power ratings. RESULTS: By comparing the ratio of amplitudes as well as the frequencies of the signals, the current sensing system is able to differentiate between on/off, cut/coagulation, as well as when cauterizer tissue. DISCUSSION: The current sensing system is able to detect when the cauterizer is being powered on and can differentiate between monopolar cut and coagulation modes. CONCLUSION: This system shows promise for detecting when the cauterizer is being powered on and in the future could be integrated with a navigation system in order to easily temporally monitor the electrosurgical tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».