Preclinical Performance Evaluation of a Robotic Endoscope for Non-Contact Laser Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Despite great efforts, transoral robotic laser surgery has not been established clinically. Patient benefits are yet to be proven to accept shortcomings of robotic systems. In particular, laryngeal reachability and transition from microscope to accurate endoscopic laser ablation have not been achieved. We have addressed those challenges with a highly integrated robotic endoscope for non-contact endolaryngeal laser surgery. The current performance status has been assessed in multi-level user studies. In addition, the system was deployed to an ex vivo porcine larynx. The robotic design comprises an extensible continuum manipulator with multifunctional tip. The latter features laser optics, stereo vision, and illumination. Vision-based performance assessment is derived from depth estimation and scene tracking. Novices and experts (n = 20) conducted teleoperated delineation tasks to mimic laser ablation of delicate anatomy. Delineation with motion-compensated and raw endoscopic visualisation was carried out on planar and non-planar nominal patterns. Root mean square tracing errors of less than 0.75 mm were feasible with task completion times below 45 s. Relevant anatomy in the porcine larynx was exposed successfully. Accuracy and usability of the integrated platform bear potential for dexterous laser manipulation in clinical settings. Cadaver and in vivo animal studies may translate ex vivo findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».