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Enregistrement W4383097632 · doi:10.1109/icra48891.2023.10160319

Dynamic Modeling and Identification of a Robotic Intracardiac Echo Catheter

2023· article· en· W4383097632 sur OpenAlexafffund
Mohammad Salehizadeh, Filipe Pedrosa, H. Bassan, Rajni V. Patel, Jagadeesan Jayender

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésCatheterCatheter ablationIntracardiac injectionAblationBiomedical engineeringPulsatile flowComputer scienceMedicineRadiologySurgeryCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catheter-based cardiac ablation is the preferred method of treating atrial fibrillation. Conventionally, the catheter is navigated in the heart using X-ray fluoroscopy imaging and an electroanatomical map. Although successful, these imaging modalities do not provide real-time feedback on the quality of lesions created, which in turn could lead to recurrence of arrhythmia. Intracardiac echo (ICE) catheter provides real-time imaging within the heart to visualize both the ablation catheter and lesions created. However, manipulating the ablation and ICE catheters simultaneously is tedious and time consuming. As a first step towards developing a robotic ICE catheter that can autonomously follow the ablation catheter and monitor the lesions, we have developed a dynamic model for the ICE catheter. The model is based on the Cosserat theory for flexible rods that relies on strain parametrization. The model also accounts for frictional forces between the catheter sheath and tendons, external loads and fluid forces acting on the catheter. A good nominal model for describing the catheter dynamics is essential to develop a robust control scheme for the robotic ICE catheter. The parameters of the ICE catheter are estimated using weight release, tendon-driven actuation and fluid flow experiments. To the best of our knowledge, this is the first dynamic model for the ICE catheter that accurately reflects the dynamics of the catheter under pulsatile fluid flow within a heart phantom.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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