Image-based Intraluminal Contact Force Monitoring in Robotic Vascular Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Embolization, stroke, ischaemic lesion, and perforation remain significant concerns in endovascular interventions. Intravascular sensing of tool interaction with the arteries is advantageous to minimize such complications and enhance navigation safety. Intraluminal information is currently limited due to the lack of intravascular contact sensing technologies. We present monitoring of the intraluminal tool interaction with the arterial wall using an image-based estimation approach within vascular robotic navigation. The proposed image-based method employs continuous finite element simulation of the tool using imaging data to estimate multi-point forces along tool-vessel wall interaction. We implemented imaging algorithms to detect and track contacts, and compute pose measurements. The model is constructed based on the nonlinear beam element and flexural rigidity profile over the tool length. During remote cannulation of aortic arteries, intraluminal monitoring achieved tracking local contact forces, building a contour map of force on the arterial wall and estimating tool structural stress. Results suggest that high risk intraluminal forces may happen even with low insertion force. The presented online monitoring system delivers insight into the intraluminal behavior of endovascular tools and is well suited for intraoperative visual guidance for the clinician, robotic control of vascular procedures and research on interventional device design.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».