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Enregistrement W2526315379 · doi:10.1109/aim.2016.7576932

Black-box modeling and control of steerable ablation catheters

2016· article· en· W2526315379 sur OpenAlexaff
Mahta Khoshnam, Peyman Yadmellat, Rajni V. Patel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus (optics)Computer scienceAblationCatheterBiomedical engineeringBlack boxBendingSimulationControl theory (sociology)Artificial intelligencePhysicsSurgeryEngineeringControl (management)MedicineStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimally invasive intervention for treating cardiac arrhythmia involves ablating sources causing chaotic electrical signals in the atria. In order to perform tissue ablation, flexible catheters are steered through the vasculature from the insertion point in the groin area to the atrium. The outcome of this procedure depends on a number of factors, among which is the correct placement of the catheter tip on the target tissue. The tip/tissue contact angle is adjusted by using a manual prismatic knob on the proximal handle to bend the deflectable distal shaft of the catheter. With the goal of developing a robotics-assisted catheter manipulation system, in this paper, we focus on the problem of controlling the bending of the distal shaft when the proximal handle is used within a robotic manipulator. To this end, we apply the black-box modeling technique and perform an extensive experimental study to characterize the behavior of the catheter. The relationship between proximal measurements and the distal tip angle is then determined by fitting a model to the experimental dataset. The proposed model is used in designing a control system that adjusts the bending of the distal shaft merely based on proximal measurements with no feedback from the distal end. The performance of the designed control scheme is evaluated through experimental implementation. The results show that the control system can achieve the desired tip angle with an error less than 2 deg.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,089

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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