Trajectory Planning for Multiple Degrees of Freedom C-Arm Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a comprehensive analysis of the kinematic and motion planning capabilities of advanced C-arm systems with varying degrees of freedom (DoF) to enhance precision, adaptability, and performance in clinical imaging applications. Five configurations of C-arm systems were implemented ranging from 5-DoF to 9 DoF, with additional DoF incorporated through an operating table which expands workspace accessibility. For clinical validation, six clinical projections were analyzed through workspace analysis, resulting in the generation of collision-free pose datasets with varying sizes specific to each projection. To optimize trajectory planning, the Joint Space Motion Model in MATLAB Simulink was employed to evaluate four trajectory profiles: Trapezoidal Velocity Profile, Polynomial, Minimum Jerk Polynomial, and Minimum Snap Polynomial. Computed Torque Control was integrated into the Joint Space Motion Model to ensure dynamic stability and precise motion execution. Six trajectory trials were conducted involving sequential transitions across clinical projections, with simulations performed under normal and overweight patient conditions to evaluate the impact of loading conditions on positional accuracy and trajectory performance. Results demonstrate clinically acceptable tolerances within ±1mm and ±1°. Additionally, lookup tables (LUT) were developed to guide clinicians in selecting appropriate trajectories and tuning joint parameters for desired positions, providing practical insights into minimizing positional errors. To bridge the gap between theoretical modeling and clinical practice, lookup tables were developed to guide clinicians in selecting trajectory types and tuning joint parameters. The study establishes the first modular trajectory planning framework for multi-DoF C-arm systems, highlighting the superiority of higher DoF configurations and polynomial-based trajectories in achieving smooth, precise, and collision-free motion for surgical imaging applications.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».