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Enregistrement W2792635272 · doi:10.1142/s2424905x18410040

Model Averaging and Input Transformation for 3D Needle Steering

2018· article· en· W2792635272 sur OpenAlexafffund
Bita Fallahi, Ron S. Sloboda, Nawaid Usmani, Mahdi Tavakoli

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Robotics Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésDeflection (physics)Control theory (sociology)Duty cycleCurvatureComputer scienceSliding mode controlDeflection angleTransformation (genetics)Control engineeringEngineeringControl (management)MathematicsArtificial intelligenceNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a duty-cycle-based method is proposed for needle steering in 3D. The paper models the continuous 3D needle steering problem as a four-mode switching system and provides a new average-based formulation to transform the continuous input into a switching sequence. In this structure, the needle tip deflection control system is decomposed to two different 2D subsystems. Each subsystem has its own input, for which a controller can be designed to adjust a switching duty cycle. The duty cycles from the two subsystems are then combined to provide an axial needle rotation command to control the needle deflection in 3D. In order to show the application of the proposed formulation, robust sliding mode technique is employed to design controllers for each subsystem and, thus for the total system in 3D. The controllers are designed to be robust with respect to uncertainties in the value of the needle path curvature and to deal with measurement limitations. The performance of the proposed framework is shown by performing experiments in different scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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