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Enregistrement W2982163099 · doi:10.1109/tcst.2019.2944117

Image-Guided Observer-Based Control for Needle Steering

2019· article· en· W2982163099 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Control Systems Technology · 2019
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-clésObserver (physics)Control theory (sociology)Orientation (vector space)Controller (irrigation)Computer visionPosition (finance)Nonlinear systemKinematicsArtificial intelligenceComputer scienceConvergence (economics)MathematicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In robot-assisted needle-insertion procedures, in order to steer a beveled-tip needle toward a target location, the needle tip pose is required to be used as feedback. Mathematically, the needle tip pose can be expressed as a position vector and a rotation matrix that represents the orientation of the needle. Using the traditional 2-D ultrasound imaging modality, since the images are low in resolution and the needles are small in diameter, only the position of the needle tip can be measured, and the orientation information cannot be directly extracted. This brief presents a nonlinear observer for estimating the needle tip orientation based on needle 3-D kinematic equations and the position data measured from ultrasound images. Assuming bounded inputs for the needle model, it is shown that the observation error remains bounded. The performance of the observer is shown in an observer/controller feedback loop. The stability and convergence of the observer/controller combination are shown by solving linear matrix inequality (LMI) optimizations. Experiments performed for different tissue types and different needle insertion goals verify the effectiveness of our method.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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