A Da Vinci Open Spina Bifida Suturing Simulator with Continuum Tools for Surgeon Skills Training
Notice bibliographique
Résumé
Open Spina Bifida (OSB) is a congenital neural tube defect that affects approximately 1 in 1000 births worldwide. Robotic in-utero OSB repair provides a minimally invasive alternative to open-surgery, which places significant strain on both baby and mother. Recent advancements in da Vinci miniature continuum tools reduce port sizes through the uterus for access to the fetus with lower maternal risk. However, idiosyncrasies in continuum tool behaviour further complicate an already difficult procedure. Consequently, a high-fidelity da Vinci OSB repair simulator is presented featuring continuum tools for surgeon skills training. The simulator incorporates a plugin for suture physics handling, soft body physics for deformable tissues and implements haptic virtual fixtures for improved situational awareness during suturing. Quantitative validation demonstrated virtual tool accuracy, with a mean-squared continuum backbone error of 0.64 mm<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> and system-level end-effector trajectory errors averaging 3.25 mm for a helix tracing task. During suturing, high-fidelity performance was maintained. Four expert surgeons from relevant specialties provided positive qualitative feedback, reporting that the simulator accurately replicates real tool control and offers a realistic and valuable training experience. Ultimately, the simulator shows promise as a training platform for safer robotic in-utero OSB repair and facilitating the adoption of novel continuum wristed tools in clinical settings.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».