VAISI: Vision-Based Adaptive Impedance-Control for Surgical Incisions
Notice bibliographique
Résumé
Robot-assisted surgery requires precise control of both position and interaction forces during soft tissue manipulation, a task challenged by the non-linear and highly variable mechanical properties of soft tissues. Skin incisions are a critical first step in many surgical procedures, and performing them accurately presents a fundamental robotic challenge in soft material manipulation. This paper introduces VAISI (Vision-Based Adaptive Impedance-Control for Surgical Incisions), a novel model-free robotic control framework that leverages real-time stereo vision feedback for precise depth regulation and force modulation during skin incisions. This approach is coupled with a compact scalpel-camera end-effector to measure the state and deformations of the targeted soft tissue. The VAISI framework uses vision-based feedback to adapt end-effector stiffness and trajectory via Cartesian impedance control, minimizing excess force while achieving accurate incisions. Experimental validation on ex vivo porcine belly and hock skin demonstrates that a low-constant-stiffness approach fails to apply enough force to create incisions, whereas VAISI enables sub-millimeter depth-accurate cuts with a maximum standard deviation of 1.23 mm, emphasizing the necessity of force adaptation in unknown situations. These results highlight the ability of vision-guided adaptive control for safe and precise soft tissue incisions in future autonomous surgical systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».