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Enregistrement W4390406796 · doi:10.1002/rcs.2618

A magnetic resonance conditional robot for lumbar spinal injection: Development and preliminary validation

2023· article· en· W4390406796 sur OpenAlexaff
Depeng Liu, Gang Li, Shuyuan Wang, Zixuan Liu, Yanzhou Wang, Laura Connolly, David E. Usevitch, Guofeng Shen, Kevin Cleary, Iulian Iordachita

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésImaging phantomMagnetic resonance imagingRobotLumbarComputer scienceScannerRotation (mathematics)Tracking (education)Biomedical engineeringSimulationComputer visionArtificial intelligenceNuclear medicineRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This work presents the design and preliminary validation of a Magnetic Resonance (MR) conditional robot for lumbar injection for the treatment of lower back pain. METHODS: This is a 4-degree-of-freedom (DOF) robot that is 200 × 230 × 130 mm3 in volume and has a mass of 0.8 kg. Its lightweight and compact features allow it to be directly affixed to patient's back, establishing a rigid connection, thus reducing positional errors caused by patient movements during treatment. RESULTS: To validate the positioning accuracy of the needle by the robot, an electromagnetic (EM) tracking system and a needle with an EM sensor embedded in the tip were used for the free space evaluation with position accuracy of 0.88 ± 0.46 mm and phantom mock insertions using the Loop-X CBCT scanner with target position accuracy of 3.62 ± 0.92 mm. CONCLUSION: Preliminary experiments demonstrated that the proposed robot showed improvements and benefits in its rotation range, flexible needle adjustment, and sensor protection compared with previous and existing systems, offering broader clinical applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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