Image-Based Force Estimation in Medical Applications: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Minimally invasive robotic interventions have highlighted the need to develop efficient techniques to measure forces applied to the soft tissues. Since the last decade, many scholars have focused on micro-scale and macro-scale robotic manipulations. Early articles used the model of soft tissue mathematically and tracked the displacement of the contour of the object in the vision system to provide the corresponding force to the user. Lack of knowledge of different materials and the computational complexity led to a transition from model-based to learning-based approaches to interpret the relation between object deformations, extracted from the vision system, and the real forces applied to the object. The dramatic growth of machine learning techniques and its integration with computer vision has brought novel learning-based visual data processing methods to the area. The application of the image-based force estimation methods in a controlled medical intervention has also received significant attention in the last five years. A decent number of surveys have been published on micromanipulation in recent years, especially for cell microinjection. However, the state of the art in meso- and macro-scale medical robotic interventions has not been reviewed. The aim and contribution of this paper are to fill the stated gap by reviewing the recent advances in image-based force estimation in robotic interventions. The survey shows that learning-based force estimation methods are growing significantly by using deep learning-based methods. The survey will encourage researchers and surgeons to apply learning-based algorithms to real-time medical and health-related operations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».