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Enregistrement W4319589136 · doi:10.1115/imece2022-96862

Evaluation of Delay of a Teleultrasound Robotic System for Musculoskeletal Imaging

2022· article· en· W4319589136 sur OpenAlexaff
Adriana Noguera Cundar, Reza Fotouhi, Zachary Ochitwa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleoperationComputer scienceRobotTeleroboticsReal-time computingSIGNAL (programming language)Network delaySimulationWirelessChannel (broadcasting)Mobile robotComputer networkArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Teleoperated systems are used in multiple fields since they allow the user to remotely work in locations where it would otherwise be infeasible due to cost, safety, or accessibility. However, due to the vast distances involved, teleoperated systems suffer from degraded communication between the operator and end device. This often takes the form of either delay or loss in the control signal. Understanding this degradation is necessary to advance the development of teleoperated systems. The objective of this research is to identify how normal operation of a teleoperated device is altered by delay in the communication signal and how system performance can be improved. A 4-degrees-of-freedom (4-DOF) teleultrasound robot was used to measure the time delay between a command and its response as well as the position error resulting from the time delay. The delay was measured by both a video recording and a network analysis software. The position error was measured by comparing physical coordinates of the actual robot with position of a simulated robot. These tests were then moved from a Wireless Local Area Network (WLAN) to a Virtual Local Area Network (VLAN) to see if there is a noticeable change from the different network topology. This study verified that the communication channel between the operator and robot is a significant source of delay. In the experimental WLAN setup, the system experienced an average of about 300 milliseconds of delay. It was verified that signal degradation affects operation of the system. The error in displacement was found to have a quadratic relation with signal delay. It was found that a VLAN network performed better than a WLAN network, with about 40% reduction in average delay time and 70% reduction in maximum displacement error. Contribution of this work was on quantifying effects of delay in position of a 4-DOF end-effector in a teleultrasound robot.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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