Robotic tracking of a resection cavity using a low cost bench-top robotic arm and electromagnetics
Notice bibliographique
Résumé
<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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».