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Enregistrement W7018164454

Conception d'un capteur optique distribué pour la détection de forme des instruments médicaux en chirurgie minimalement invasive

2023· other· fr· W7018164454 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchBoston Scientific Corporation
Mots-clésColonic diseaseVideo recordingMotion studyCongenital disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: Ce mémoire de maîtrise essaie de répondre aux défis techniques actuellement rencontrés lors des chirurgies minimalement invasives (CMI) pour le diagnostic et le traitement des maladies artérielles occlusives (MAO) et du cancer de la prostate. Les MAO, caractérisées par une obstruction des artères, peuvent avoir des conséquences mortelles, avec près d’un cinquième des patients présentant des obstructions totales. Par ailleurs, le cancer de la prostate, courant chez les hommes, est plus facile à traiter s’il est diagnostiqué tôt. Les CMI sont avantageuses car elles minimisent les traumatismes et accélèrent la guérison. En particulier, l’angioplastie transluminale percutanée (ATP) est une procédure couramment utilisée pour traiter les MAO, mais son efficacité est dépendante de la longueur des occlusions. Quant au cancer de la prostate, des procédures comme la biopsie ciblée et les thérapies focales sont employées. Cependant, le positionnement précis des instruments pendant ces interventions demeure un défi de taille. Comme solution, ce mémoire propose d’utiliser les capteurs à fibres optiques (CFO). En effet, les CFO offrent des avantages tels que l’immunité électromagnétique et la possibilité de détection multimodale. Plus précisément, la technique de réflectométrie optique en domaine fréquentiel (OFDR), qui permet des mesures en temps réel et à haute résolution de la déformation, sera à l’étude puisqu’elle est prometteuse pour l’amélioration de la précision et de l’efficacité des CMI. L’objectif principal de ce projet de maîtrise est donc de concevoir et de valider un nouveau CFO utilisant l’OFDR pour une détection distribuée de la forme des outils médicaux pendant les CMI. Pour atteindre cet objectif, ce mémoire aborde d’abord l’inscription au laser femtoseconde de longs réseaux distribués dans trois fibres optiques pour amplifier leur rapport signal-bruit (SNR), suivie de leur assemblage en un triplet au moyen d’un processus d’extrusion dans un polymère. Ensuite, le capteur a été introduit dans des instruments médicaux utilisés pendant les CMI, soit un cathéter et une aiguille chirurgicale, qui ont été les sujets de deux articles distincts. Les dispositifs ont par la suite été calibrés selon une méthodologie robuste, reproductible et adaptée aux instruments médicaux de différentes longueurs. Enfin, les performances de détection de forme ont été évaluées de manière rigoureuse à travers divers scénarios, en essayant différentes formes et différents milieux, allant des bancs d’essai aux tissus artificiels, et un échantillon animal ex vivo. ABSTRACT: This master’s thesis attempts to address the technical challenges currently encountered during minimally invasive surgical procedures for the diagnosis and treatment of occlusive arterial diseases and prostate cancer. Occlusive arterial diseases, characterized by clogged arteries, are potentially life-threatening, with nearly 20% of patients having total occlu-sions. As for prostate cancer, which is common in men, chances of successful treatment are higher when it is diagnosed early. Minimally invasive procedures are advantageous since they minimize trauma and accelerate recovery time. Percutaneous transluminal angioplasty is a frequent procedure that treats occlusions, although its effectiveness depends on the length of occlusions. As for prostate cancer, procedures such as targeted biopsy and focal therapies are often employed. However, precise positioning of instruments during these procedures remains a major challenge. To meet these challenges, this thesis investigates the use of fiber-optic sensors. Indeed, fiber-optic sensors offer advantages such as electromagnetic immunity and the possibility for multimodal detection. More specifically, optical frequency domain reflectometry (OFDR), a technique that enables real-time and high-resolution strain measurement, is used as it holds promise for improving the accuracy and efficiency of minimally invasive procedures. Therefore, the main objective of this master’s project is to design and validate a new fiber optic-based sensor using OFDR for distributed shape detection of medical tools during min-imally invasive procedures. To achieve this objective, the present work first discusses the femtosecond laser inscrip-tion of continuous random gratings into three optical fibres to increase their SNR, followed by their assembly into a triplet using a polymer extrusion process. Next, the built sensor was integrated into minimally invasive medical instruments, namely a catheter and a flexible surgical needle, that were the subjects of two separate papers. The resulting devices were cal-ibrated by following a robust and reproducible methodology, suitable for medical instruments of different lengths. Finally, the shape sensing performance was rigorously evaluated across a range of scenarios, involving different shapes and media, from test benches to artificial tissues, and an ex vivo animal sample.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
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