Nonlinear Impedance Matching Approach (NIMA) for Robust Haptic Rendering During Robotic Laparoscopy Surgery
Notice bibliographique
Résumé
The long overdue clinical need for haptic-enabled surgical robotic systems has been poorly addressed in the past two decades. Haptic systems have shown high agility and precision, which can translate into less risk to patients. However, regulatory requirements, such as validating haptic systems as “human-in-the-loop” components have impeded their commercialization. The complexity of regulatory validation arises from the “human-in-the-loop” design of the system that complicates the validation of inter-subject dynamics variations. In this study, we have implemented an Impedance Matching Approach (IMA) for force feedback estimation and rendering that does not include the “human” in the loop as a component. In other words, the amount of force feedback rendered at the haptic device does not essentially rely on the human to adequately “resist” the motion of the haptic device. This feature makes our proposed method intrinsically safe against the haptic “kick” which commonly happens if the surgeon releases the handle of the haptic interface while rendering non-zero forces. We have previously shown the accuracy and stability of the linear IMA method for single-force components [1]. In addition, we have implemented a general Non-linear IMA (NIMA) framework that accounts for the impedance parameters when the instrument-tissue interaction is not linear. We now present successful test results on the accuracy of the NIMA method with 3D contact forces and motion commands in a robot-assisted laparoscopy environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».