Magnetically actuated dexterous tools for minimally invasive operation inside the brain
Notice bibliographique
Résumé
Operating in the brain for deep-seated tumors or surgical targets for epilepsy is technically demanding and normally requires a large craniotomy with its attendant risk and morbidity. Neuroendoscopic surgery has the potential to reduce risk and morbidity by permitting surgical access through a small incision with burr hole and a narrow corridor through the brain. However, current endoscopic neurosurgical tools are straight and rigid and lack dexterity, hindering their adoption for neuroendoscopic procedures. We propose a class of robotic neurosurgical tools that have magnetically actuated wristed end effectors small enough to fit through a neuroendoscope working channel. The tools were less than 3.2 millimeters in overall diameter and contained embedded permanent magnets that allowed wireless actuation with magnetic fields. Three magnetic tools are presented: a two-degrees-of-freedom (DoFs) wristed gripper, a one-DoF pivoting scalpel, and a one-DoF twisted string-actuated forceps. This work evaluated the feasibility of these tools for completing minimally invasive neurosurgical resection and cutting tasks. Experimental tests on a silicone brain phantom showed that the tools could reach the ventricle area for simulated tumor removal and access a section of the corpus callosotomy for a simulated tissue-severing procedure in epilepsy treatment. Integration of the magnetic end effectors with a concentric tube robot as a hybrid steerable surgical robotic system enabled in vivo experiments on piglets. These experiments show that wireless magnetic tools could perform essential neurosurgical tasks, including gripping, cutting, and biopsy on living brain tissue, suggesting their potential for clinical applications.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».