Treatment of Glioma Using neuroArm Surgical System
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
The use of robotic technology in the surgical treatment of brain tumour promises increased precision and accuracy in the performance of surgery. Robotic manipulators may allow superior access to narrow surgical corridors compared to freehand or conventional neurosurgery. This paper reports values and ranges of tool-tissue interaction forces during the performance of glioma surgery using an MR compatible, image-guided neurosurgical robot called neuroArm. The system, capable of microsurgery and stereotaxy, was used in the surgical resection of glioma in seven cases. neuroArm is equipped with force sensors at the end-effector allowing quantification of tool-tissue interaction forces and transmits force of dissection to the surgeon sited at a remote workstation that includes a haptic interface. Interaction forces between the tool tips and the brain tissue were measured for each procedure, and the peak forces were quantified. Results showed maximum and minimum peak force values of 2.89 N (anaplastic astrocytoma, WHO grade III) and 0.50 N (anaplastic oligodendroglioma, WHO grade III), respectively, with the mean of peak forces varying from case to case, depending on type of the glioma. Mean values of the peak forces varied in range of 1.27 N (anaplastic astrocytoma, WHO grade III) to 1.89 N (glioblastoma with oligodendroglial component, WHO grade IV). In some cases, ANOVA test failed to reject the null hypothesis of equality in means of the peak forces measured. However, we could not find a relationship between forces exerted to the pathological tissue and its size, type, or location.
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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