Ultrasound-Guided Model Predictive Control of Needle Steering 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 needle-based medical procedures, beveled tip flexible needles are steered inside soft tissue to reach the desired target locations. In this paper, we have developed an autonomous image-guided needle steering system that enhances targeting accuracy in needle insertion while minimizing tissue trauma. The system has three main components. First is a novel mechanics-based needle steering model that predicts needle deflection and accepts needle tip rotation as an input for needle steering. The second is a needle tip tracking system that determines needle deflection from the ultrasound images. The needle steering model employs the estimated needle deflection at the present time to predict needle tip trajectory in the future steps. The third component is a nonlinear model predictive controller (NMPC) that steers the needle inside the tissue by rotating the needle beveled tip. The MPC controller calculates control decisions based on iterative optimization of the predictions of the needle steering model. To validate the proposed ultrasound-guided needle steering system, needle insertion experiments in biological tissue phantoms are performed in two cases–with and without obstacle. The results demonstrate that our needle steering strategy guides the needle to the desired targets with the maximum error of 2.85[Formula: see text]mm.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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