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Enregistrement W2507332334 · doi:10.1002/mp.12534

An ultra‐high field strength <scp>MR</scp> image‐guided robotic needle delivery system for in‐bore small animal interventions

2017· article· en· W2507332334 sur OpenAlexafffund
Matthew Gravett, Jeremy Cepek, Aaron Fenster

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésScannerBiomedical engineeringRobotic armSoft tissueMechatronicsComputer scienceArtificial intelligenceComputer visionImage processingMedicineRadiologyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to develop and validate an image-guided robotic needle delivery system for accurate and repeatable needle targeting procedures in mouse brains inside the 12 cm inner diameter gradient coil insert of a 9.4 T MR scanner. Many preclinical research techniques require the use of accurate needle deliveries to soft tissues, including brain tissue. Soft tissues are optimally visualized in MR images, which offer high-soft tissue contrast, as well as a range of unique imaging techniques, including functional, spectroscopy and thermal imaging, however, there are currently no solutions for delivering needles to small animal brains inside the bore of an ultra-high field MR scanner. This paper describes the mechatronic design, evaluation of MR compatibility, registration technique, mechanical calibration, the quantitative validation of the in-bore image-guided needle targeting accuracy and repeatability, and demonstrated the system's ability to deliver needles in situ. METHODS: Our six degree-of-freedom, MR compatible, mechatronic system was designed to fit inside the bore of a 9.4 T MR scanner and is actuated using a combination of piezoelectric and hydraulic mechanisms. The MR compatibility and targeting accuracy of the needle delivery system are evaluated to ensure that the system is precisely calibrated to perform the needle targeting procedures. A semi-automated image registration is performed to link the robot coordinates to the MR coordinate system. Soft tissue targets can be accurately localized in MR images, followed by automatic alignment of the needle trajectory to the target. Intra-procedure visualization of the needle target location and the needle were confirmed through MR images after needle insertion. RESULTS: The effects of geometric distortions and signal noise were found to be below threshold that would have an impact on the accuracy of the system. The system was found to have negligible effect on the MR image signal noise and geometric distortion. The system was mechanically calibrated and the mean image-guided needle targeting and needle trajectory accuracies were quantified in an image-guided tissue mimicking phantom experiment to be 178 ± 54 μm and 0.27 ± 0.65°, respectively. CONCLUSIONS: An MR image-guided system for in-bore needle deliveries to soft tissue targets in small animal models has been developed. The results of the needle targeting accuracy experiments in phantoms indicate that this system has the potential to deliver needles to the smallest soft tissue structures relevant in preclinical studies, at a wide variety of needle trajectories. Future work in the form of a fully-automated needle driver with precise depth control would benefit this system in terms of its applicability to a wider range of animal models and organ targets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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