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Enregistrement W4409231528 · doi:10.1117/12.3047143

Robotic tracking of a resection cavity using a low cost bench-top robotic arm and electromagnetics

2025· article· en· W4409231528 sur OpenAlexaff
Kian Hashtrudi-Zaad, Coleman Farvolden, Laura Connolly, Colton Barr, Gábor Fichtinger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromagneticsRobotic armTracking (education)Computer scienceRobotic handComputer visionResectionArtificial intelligenceRobotEngineeringElectronic engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong>INTRODUCTION:</strong> Roughly 40% of breast cancer patients are required to undergo corrective surgery after tumour resection via breast-conserving surgery (BCS). Sweeping of the cavity, resulting from the tumour resection, by spectroscopy and ultrasound imaging is emerging as a potential solution for identifying leftover cancer. However, the use of imaging modalities in the cavity is challenging as breast tissue is soft, malleable, and moves frequently. This paper presents and verifies an approach for tracking the relative motion of a resection cavity with a robotic arm. <strong>METHODS: </strong>We use electromagnetic tracking and a low cost 6-axis robotic arm to track a simulated resection cavity. We embed an electromagnetic sensor in a 3D printed retractor that is designed to hold the cavity open. An open-source module in 3D Slicer is then used to detect cavity motion from the retractor and command the robotic arm to follow the relative movement while incorporating motion planning to prevent collisions and unsafe actions. To assess this approach we move the retractor to 36 positions in the robotic arm workspace and measure the latency between when a command is published to the robotic arm and when it begins to move to this position. In addition, we attach a camera to the end-effector (EE) of the robotic arm to determine when the robotic arm has successfully tracked the cavity by checking if it is visible in the center of the camera frame. <strong>RESULTS: </strong>The latency was recorded to be 832.1 milliseconds on average with 132.6 standard deviation. We can also successfully track the motion of the cavity in almost every test position. <strong>CONCLUSIONS: </strong>These results suggest that tracking of the breast cavity using EM tracking and robotics is feasible. Future work focusing on the integration with spectroscopy and cavity servoing.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,446

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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