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Enregistrement W3023492461 · doi:10.14288/1.0390358

Development of a bone-mounted dynamic physical constraint robot for unicompartmental knee arthroplasty

2020· article· en· W3023492461 sur OpenAlexaff
Masashi Karasawa

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnicompartmental knee arthroplastyConstraint (computer-aided design)Computer scienceRobotOrthodonticsEngineeringMedicineOsteoarthritisArtificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knee osteoarthritis is the most common form of lower-limb osteoarthritis, where cartilage wears away and causes pain. Unicompartmental knee arthroplasty (UKA) and total knee arthroplasty (TKA) are common treatment options. UKA replaces the knee articulation surfaces by prosthesis only at the degenerated tibial-femoral compartment, while TKA replaces the entire knee joint surfaces. UKA could lead to better functional results and faster recovery, but the technique may be under-utilized due to higher risk of revision surgery. In previous work, our group has developed a lower-cost bone-mounted robot for TKA surgeries. In this project, our goal was to adapt this platform for use in UKA procedures. Our new robot design implements a guidance concept called dynamic physical constraint (DPC), which mechanically emulates rigid contact with a virtual fixture, a 3D surface stored in computer space, while allowing smooth motion parallel to that surface. The robot consists of a rotary-prismatic-prismatic joint configuration, followed by a remote center of motion mechanism that holds a hand mill at the end-effector. During an operation, the robot is mounted to the patient’s femur, establishing a robust robot-bone relative position, and the robot imposes accuracy and safety for the surgeon who operates it with both hands. We built a functional robot prototype and performed medial-femoral milling tests on an experimental platform which uses femoral condyle models made of medium density fibreboard as milling targets. Two types of virtual fixture geometries – combined-curved and tri-planar – were tested. Analysis of the laser-scanned post-milling surfaces revealed that the average RMS deviation was 0.33 mm (SD = 0.06 mm) for the combined-curved surface and 0.41 mm (SD = 0.05 mm) for the tri-planar surface. We also conducted inter-specimen surface comparisons and found an average RMS deviation of 0.07 mm (SD = 0.01 mm) for the combine-curved surface and 0.07 mm (SD = 0.02 mm) for the tri-planar surface. In this controlled experimental scenario, our UKA robot successfully achieved the goal of sub-millimetric milling accuracy, and the repeatability of milled surface geometry between different milling attempts seems high. We thus conclude that this robot design should be advanced to the next stage of development.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
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