Introducing a Robotic Lumbar Puncture Simulator with Force Feedback: LP Simd
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Lumbar Puncture (LP) is widely used for spinal and epidural anesthesia or Cerebrospinal fluid (CSF) sampling procedures. As this procedure is highly complicated and needs high experience to be performed correctly, it is necessary to teach this skill to the physicians. Considering the limitation of number of usage of rubber models and advantages of Virtual Reality (VR) environment for digital training of skills, we tried to investigate the capability of VR environment to train the LP procedures.with TLE. Materials and Methods: Geometrical model of the lumbar area of L2 to L5 are extracted from fusion of MR and CT imaging modalities. Also physical model of resistance of each layers against needle insertion at lumbar area are investigated through specially designed sensorized handle for LP needle and recorded from a 41-yearold female patient. Then geometrical and physical models of lumbar area are fused together and the Virtual Reality (VR) model of it, with insertion force rendering capability is extracted. Then the model is integrated with a haptic device and the complete VR environment is investigated. Results: In this work we introduced a robotic Lumbar Puncture Simulator (LP Sim) with force feedback which may be used for training the LP procedures .Using LP Sim, when the trainee insert the needle inside the lumbar area at the provided virtual reality environment, he/she may feel the insertion forces against his/her movement inside the lumbar area. Conclusion: The LP Sim is a virtual reality-enabled environment, with force feedback, that provides an appropriate framework for training this skill.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».