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Enregistrement W4403677814 · doi:10.1109/biorob60516.2024.10719793

Towards Bimanual Operation of Magnetically Actuated Surgical Instruments

2024· article· en· W4403677814 sur OpenAlexaff
Yuanzhe Deng, Majid Roshanfar, Haley Mayer, Changyan He, James M. Drake, Thomas Looi, Eric Diller

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in magnetically actuated surgical instru-ments have reduced the size and increased the dexterity of tools for minimally invasive surgery. However, studies typically focus on evaluating the control of individual instruments during tool development, while few studies examined the deployment of multiple tools, despite the common need for bimanual operations in surgery. When more than one magnetically actuated instrument is positioned in close proximity and controlled with the same magnetic field source, uncoupled and independent control of multiple instruments becomes challenging due to the complex magnetic interactions from the magnetic instruments' interference and the external field actuation. The current paper proposes a novel bimanual operation approach, where one instrument is designed to be actuated using a spatially uniform magnetic field with static directions, and the other instrument is designed to be actuated with a rotating magnetic field. The proposed concept was evaluated with experiments and demonstrated with a simulated bimanual tissue cutting task, using an electromagnetic navigation system and two magnetic tools (a gripper and a pair of scissors) that satisfy the magnetic actuation design requirements. During bimanual operation, experiments showed a 19% gripping force drop of the gripper and less than 10% closing force drop of the scissors, resulting in 35 mN of scissors closing force for cutting.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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