MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401724533 · doi:10.1145/3674746.3674763

Force Controlled Operation of Robotic Arm for Echocardiography Scanning

2024· article· en· W4401724533 sur OpenAlexaff
Kumaradevan Punithakumar, Ahmed Ahmed, Pierre Boulanger, Jonathan Windram, Michelle Noga, Harald Becher

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversitas Brawijaya
Mots-clésRobotic armComputer scienceBiomedical engineeringMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Echocardiography or ultrasound imaging of the heart is an invaluable tool for non-invasive cardiac evaluation. It is inexpensive, portable, and safe due to its lack of ionizing radiation. However, prolonged manual operation introduces musculoskeletal strain to sonographers, which requires innovative solutions. Collaborative robots or cobots offer an excellent option to reduce strain during cardiac scans. However, precise force control is vital to ensure patient comfort and optimal image quality. This study evaluates the application of force during robotic echocardiography scans in 30 healthy volunteers, demonstrating significantly reduced force compared to manual scans. Importantly, image quality remains uncompromised despite the minimal force exerted. These findings underscore the potential for robotic systems to be introduced into clinical practice by improving patient care and alleviating the stress of the sonographer. Future research could explore the application of robotic echocardiography in diverse patient populations, including those with various cardiac pathologies, to further validate its efficacy and safety. Overall, this study marks a significant step towards improving cardiac imaging practices and improving healthcare outcomes through the implementation of advanced robotic technologies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSoft Robotics and ApplicationsTravaux en français237 207