Image-Based Optical-Fiber Force Sensor for Minimally Invasive Surgery with ex-vivo Validation
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.
Notice bibliographique
Résumé
During minimally invasive surgery, surgeons insert specially-designed instruments through a small incision into the patient’s body. Despite all the advantages of this procedure, surgeons do not have the natural force feedback in the surgery. Force feedback helps the surgeon to apply an appropriate force to avoid tissue damage. As a solution, this study was aimed at the ex-vivo validation of a proposed image-based optical force sensor with light intensity modulation principle. The sensor was to be integrated with conventional minimally invasive instruments and was working based on variable bending radius sensing principle. To this end, the sensor was integrated on the jaw of a custom-designed minimally invasive grasper and its performance was assessed ex-vivo . Furthermore, the light intensity measurement of this study was performed utilizing an image-based technique to avoid the complexities of using photodetectors. The sensor was calibrated using a rate-dependent learning-based support-vector-regression model, which showed an adjusted− R 2 of 94%. The results of the ex-vivo test on a freshly excised bovine muscle tissue showed fair agreement between sensor measurements and ground truth. Therefore, the proposed sensor was concluded as applicable for minimally invasive surgeries by comparing the minimum performance requirements of force sensors for surgical applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle