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Enregistrement W4206760462 · doi:10.1002/rcs.2364

Robotic system for top to bottom MRgFUS therapy of multiple cancer types

2022· article· en· W4206760462 sur OpenAlexaff
Anastasia Antoniou, Marinos Giannakou, Nikolas Evripidou, Stylianos Stratis, Samuel Pichardo, Christakis Damianou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingImaging phantomBiomedical engineeringSupine positionComputer scienceUltrasoundMaterials scienceTransducerMedicineRadiologyPhysicsAcousticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A robotic system for Magnetic Resonance guided Focussed Ultrasound (MRgFUS) therapy of tumours in the breast, bone, thyroid, and abdomen was developed. METHODS: A special C-shaped structure was designed to be attached to the table of conventional magnetic resonance imaging (MRI) systems carrying 4 computer-controlled motion stages dedicated to positioning a 2.75 MHz spherically focussed transducer relative to a patient placed in the supine position. The developed system was evaluated for its MRI compatibility and heating abilities in agar-based phantoms and freshly excised tissue. RESULTS: Compatibility of the system with a clinical high-field MRI scanner was demonstrated. FUS heating in the phantom was successfully monitored by magnetic resonance thermometry without any evidence of magnetically induced phenomena. Cigar-shaped discrete lesions and well-defined areas of overlapping lesions were inflicted in excised tissue by robotic movement along grid patterns. CONCLUSIONS: The developed MRgFUS robotic system was proven safe and efficient by ex-vivo feasibility studies.

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)0,000
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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