Compression-Aided Millisecond-Scale Cauterization and its Application in Achieving Concurrent Hemostasis During Powered Tissue Resection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motorized tissue shavers are commonly used to rapidly fragment and remove intraventricular brain tumors during endoscopic neurosurgery. However, a key drawback of these devices is that they cannot be used on vascularized tumors as unmanageable levels of bleeding are encountered when they are fragmented. This problem could be addressed by concurrently applying a radiofrequency (RF) current to cauterize the tumor tissue as it is shaved, but this approach would require that cauterization occur in less than 50 ms. In this work, we investigated whether simultaneous tissue compression paired with a RF current can be used to achieve cauterization in millisecond timescales and then integrated this technique into the design of a combined cautery-shaver mechanism. We began by using both finite element modelling and benchtop experiments to demonstrate that cauterization occurs in timeframes as short as 15 ms if tissue is simultaneously compressed during RF current application. Based on these results, a novel shaver device that compresses and cauterizes tissue just prior to fragmentation was developed. Proof-of-concept prototypes demonstrated the design’s ability to both resect and rapidly cauterize tissue. Finally, we fabricated a fully mechanized version of the device that could execute a single tissue resection cycle on command. Testing on ex vivo brain samples showed that the tool successfully cauterized tissue to the depth necessary for hemostasis while simultaneously resecting a mass of tissue comparable to that removed by existing shaver tools.
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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 ».