Machine-Learning-Based Multi-Modal Force Estimation for Steerable Ablation Catheters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Catheter-based cardiac ablation is a minimally invasive procedure for treating atrial fibrillation (AF). Electrophysiologists perform the procedure under image guidance during which the contact force between the heart tissue and the catheter tip determines the quality of lesions created. This paper describes a novel multi-modal contact force estimator based on Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs). The estimator takes the shape and optical flow of the deflectable distal section as two modalities since frames and motion between frames complement each other to capture the long context in the video frames of the catheter. The angle between the tissue and the catheter tip is considered a complement of the extracted shape. The data acquisition platform measures the two-degrees-of-freedom contact force and video data as the catheter motion is constrained in the imaging plane. The images are captured via a camera that simulates single-view fluoroscopy for experimental purposes. In this sensor-free procedure, the features of the images and optical flow modalities are extracted through transfer learning. Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) with a memory fusion network (MFN) are implemented to consider time dependency and hysteresis due to friction. The architecture integrates spatial and temporal networks. Late fusion with the concatenation of LSTMs, transformer decoders, and Gated Recurrent Units (GRUs) are implemented to verify the feasibility of the proposed network-based approach and its superiority over single-modality networks. The resulting mean absolute error, which accounted for only 2.84% of the total magnitude, was obtained by collecting data under more realistic circumstances in contrast to previous research studies. The decrease in error is considerably better than that achieved by individual modalities and late fusion with concatenation. These results emphasize the practicality and relevance of utilizing a multimodal network in real-world scenarios.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle