MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972529026 · doi:10.1097/01.gox.0000583840.01091.16

S15-02 SESSION 15: PLANNING/IMAGING - PART I DEVELOPMENT OF BONE CUTTING INSTRUMENTATION IN THE APPLICATION OF ROBOTIC ASSISTED CRANIOSYNOSTOSIS SURGERY USING THE DA VINCI PLATFORM.

2019· article· en· W2972529026 sur OpenAlexaff
Chris Forrest, Andy Gordon, Thomas Looi, Guoliang Wu, James M. Drake

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCraniofacial Disorders and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodSession (web analytics)SoftwareComputer scienceVisualizationUltrasonic sensorEngineering drawingSimulationEngineeringArtificial intelligenceAcousticsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The aim of this project was to develop a bone cutting tool for the da Vinci robotic platform with application in craniofacial procedures for the correction of craniosynostosis with advantages of enhanced surgeon ergonomics, improved bone cutting precision, visualization and minimal access surgery. Methods: In order to assess the feasibility of a robotic-assisted approach, a custom ultrasonic tool was developed to address the unique challenges of accessing the required cut locations on the skull using the remote-center-of-motion configuration of the da Vinci Si system. To address these limitations, new blade geometry was developed to allow for cutting at any angle of attack using a genetic shape optimization algorithm in finite element software. The tool was also designed to maximize length and minimize diameter to be suitable for minimally invasive access. Over 200 iterations of blade design, with cutting up to 4 mm and a 0.5 mm kerf were assessed. The error between finite element model predictions and testing averaged 1% (for prediction of shape and location of modal shapes). Results: A custom ultrasonic tool was developed to address the unique challenges of accessing the required cut locations on the skull using the remote-center-of-motion configuration of the da Vinci Si system. A key advantage of the da Vinci system are the highly dexterous wristed instruments; however, it is infeasible to develop a wristed ultrasonic tool due to high cycles and stresses. To address these limitations, new blade geometry was developed to allow for cutting at any angle of attack using a genetic shape optimization algorithm in finite element software. The tool was also designed to maximize length and minimize diameter to be suitable for minimally invasive access. Over 200 iterations of blade design, with cutting up to 4 mm and a 0.5 mm kerf were assessed. The error between finite element model predictions and testing averaged 1% (for prediction of shape and location of modal shapes). Bone substitute and animal bone were used for testing. 6 cuts total each cut 40 mm in length, 3 mm in depth (3 cuts using Bonesaw sample PCF40, 3 cuts using Bonesaw sample PCF50, Bonesaw samples: PCF40 (0.64 g/cc) and PCF50 (0.80 g/cc) were made and analyzed for time per cut (cutting speed), forces on sample (ATI Gamma), cutting motion/method (video recorded) and soft tissue damage (silicon pad). Data to be presented. Conclusion: Preliminary work has demonstrated an effective blade design that is amenable to application in bone cutting using piezo-electric technology using the da Vinci Si platform. Application in a simulated model for endoscopic strip craniectomy will be presented.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic & Reconstructive Surgery Global OpenMême sujetCraniofacial Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207