A Novel Intraventricular Tumor Removal Device: Development of a Compression-Aided Mechanism Capable of Simultaneously Resecting and Coagulating Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resecting intraventricular brain tumors via a traditional surgical approach is a highly invasive procedure, with reported morbidity rates of up to 70%. As such, powered tissue resection devices have been developed to rapidly fragment and remove these tumors endoscopically. A key shortcoming of these devices is that they typically cannot be used when a tumor is vascularized, because unmanageable levels of bleeding are encountered during tumor fragmentation. The objective of this research was thus to develop a novel resection device that could simultaneously heat and thereby coagulate the tumor as it is fragmented. To accomplish this without reducing the tissue resection rate, the device had to coagulate tissue in less than 50 ms. Finite element modeling (FEM) found that by concurrently compressing tissue and applying a radio frequency (RF) current, tissue coagulation could be achieved in 21.9 ms. Based on these results, we developed a design that removes tissue by cyclically compressing, coagulating, and fragmenting it. A series of prototypes were first used to optimize the design's resection and coagulation capabilities. Finally, a single-cycle version of the device was tested on ex vivo samples. The tool coagulated tissue to a depth consistent with hemostasis while simultaneously removing as much tissue as existing resection devices. At optimal settings, coagulation did not extend deeper than 192±7 μm into the samples, less than the thermal injury depth for neurosurgical coagulation tools. In conclusion, this work represents a strong step toward the creation of an endoscopic tool that can rapidly resect vascularized intraventricular tumors.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».