Preliminary Study of a Modular MR-Compatible Robot for Image-Guided Insertion of Multiple Needles
Notice bibliographique
Résumé
Percutaneous needle-based interventions such as transperineal prostate brachytherapy require the accurate placement of multiple needles to treat cancerous lesions within the target organ. To guide needle placement, magnetic resonance imaging (MRI) offers excellent visualization of the target lesion without the need for ionizing radiation. To date, multi-needle insertion relies on a grid template, which limits the ability to steer individual needles. This work describes an MR-compatible robot designed for the sequential insertion of multiple non-parallel needles under MR guidance. The 6-DOF system is designed with an articulated arm to extend the reach of the robot. This strategy presents a novel approach enabling the robot to maneuver around existing needles while minimizing the footprint of the robot. Forward kinematics as well as optimization-based inverse kinematics are presented. The impact of the robot on image quality was tested for four sequences (T1w-TSE, T2w-TSE, THRIVE and EPI) on a 3T Philips Achieva system. Quantification of the signal-to-noise ratio showed a 46% signal loss in a gelatin phantom when the system was powered on but no further adverse effects when the robot was moving. Joint level testing showed a maximum error of 2.10 ± 0.72°s for revolute joints and 0.31 ± 0.60 mm for prismatic joints. The theoretical workspace spans the proposed clinical target surface of 10 x 10 cm. Lastly, the feasibility of multi-needle insertion was demonstrated with four needles inserted under real-time MR-guidance with no visible loss in image quality.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».