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Enregistrement W4417337003 · doi:10.1109/tmrb.2025.3644001

Development of a Virtual da Vinci Xi Training Simulator for Robotic In-Utero Open Spina Bifida Repair

2025· article· W4417337003 sur OpenAlexafffund
EK Walsh, Nillan Nimal, Adnan Munawar, James M. Drake, Tim Van Mieghem, Thomas Looi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSinai Health SystemHealth CanadaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBiotalent CanadaHospital for Sick ChildrenSick Kids Foundation
Mots-clésKinematicsVirtual realitySpina bifidaRobotHaptic technologyTask (project management)Robotic surgeryRobotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open spina bifida (OSB), also known as myelomeningocele, is a neural tube defect where the spine of a developing fetus is exposed. Repair of the defect before birth improves outcomes for both mother and child. A novel minimally invasive robotic in-utero approach is proposed, requiring new tools to enable surgeon planning and training. This work presents a dynamic virtual simulator of the da Vinci Xi Robotic Surgical System with an interactive fetal environment that allows surgeons to practice simulated OSB repair. The simulator is built in the Asynchronous Multi-Body Framework (AMBF) and integrated with the da Vinci Research Kit (dVRK). The directional and rotational control mappings were consistent with the respective controls tested on a real operative da Vinci Xi robot (R2 ≥ 0.979). Kinematics were further validated with path tracing tasks which yielded similar trajectory deviation errors between the simulator and the real Xi robot. Surgeons completed a suturing task using the simulator and evaluated the performance, agreeing that simulator robot controls are realistic, fetal model and suturing are somewhat realistic, and that the simulator is useful as a training tool. This simulator has potential applications in research, surgical training and preoperative planning for robotic approaches to fetal surgical procedures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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