Littérature scientifique sur le sujet « Soft tissue simulation, Robotic surgery, Autonomous surgery »
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Articles de revues sur le sujet "Soft tissue simulation, Robotic surgery, Autonomous surgery"
Rodriguez y Baena, Ferdinando, et Brian Davies. « Robotic surgery : from autonomous systems to intelligent tools ». Robotica 28, no 2 (27 août 2009) : 163–70. http://dx.doi.org/10.1017/s0263574709990427.
Texte intégralShademan, Azad, Ryan S. Decker, Justin D. Opfermann, Simon Leonard, Axel Krieger et Peter C. W. Kim. « Supervised autonomous robotic soft tissue surgery ». Science Translational Medicine 8, no 337 (4 mai 2016) : 337ra64. http://dx.doi.org/10.1126/scitranslmed.aad9398.
Texte intégralKonietschke, Rainer, Davide Zerbato, Rogério Richa, Andreas Tobergte, Philippe Poignet, Florian A. Fröhlich, Debora Botturi, Paolo Fiorini et Gerd Hirzinger. « Integration of New Features for Telerobotic Surgery into The Mirosurge System ». Applied Bionics and Biomechanics 8, no 2 (2011) : 253–65. http://dx.doi.org/10.1155/2011/635951.
Texte intégralWu, Jie Ying, Peter Kazanzides et Mathias Unberath. « Leveraging vision and kinematics data to improve realism of biomechanic soft tissue simulation for robotic surgery ». International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15, no 5 (22 avril 2020) : 811–18. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-020-02139-6.
Texte intégralNigicser, Illés, Matthew Oldfield et Tamás Haidegger. « Magnetic Anchoring Considerations for Retractors Supporting Manual and Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery ». Machines 10, no 9 (29 août 2022) : 745. http://dx.doi.org/10.3390/machines10090745.
Texte intégralStewart, Lygia, et Elizabeth De La Rosa. « Creation of a High Fidelity, Cost Effective, Real World Surgical Simulation for Surgical Education ». Proceedings of the International Symposium on Human Factors and Ergonomics in Health Care 10, no 1 (juin 2021) : 147. http://dx.doi.org/10.1177/2327857921101081.
Texte intégralCursi, Francesco, George P. Mylonas et Petar Kormushev. « Adaptive Kinematic Modelling for Multiobjective Control of a Redundant Surgical Robotic Tool ». Robotics 9, no 3 (31 août 2020) : 68. http://dx.doi.org/10.3390/robotics9030068.
Texte intégralHaidegger, Tamás, et József Sándor. « Robot-asszisztált Minimál Invazív Sebészeti Rendszerek a sebészeti adattudomány korában ». Magyar Sebészet (Hungarian Journal of Surgery) 74, no 4 (25 novembre 2021) : 127–35. http://dx.doi.org/10.1556/1046.74.2021.4.5.
Texte intégralBourdillon, Alexandra T., Animesh Garg, Hanjay Wang, Y. Joseph Woo, Marco Pavone et Jack Boyd. « Integration of Reinforcement Learning in a Virtual Robotic Surgical Simulation ». Surgical Innovation, 3 mai 2022, 155335062210952. http://dx.doi.org/10.1177/15533506221095298.
Texte intégralSaeidi, H., J. D. Opfermann, M. Kam, S. Wei, S. Leonard, M. H. Hsieh, J. U. Kang et A. Krieger. « Autonomous robotic laparoscopic surgery for intestinal anastomosis ». Science Robotics 7, no 62 (26 janvier 2022). http://dx.doi.org/10.1126/scirobotics.abj2908.
Texte intégralThèses sur le sujet "Soft tissue simulation, Robotic surgery, Autonomous surgery"
Tagliabue, Eleonora. « Patient-specific simulation for autonomous surgery ». Doctoral thesis, 2022. http://hdl.handle.net/11562/1061936.
Texte intégralTang, W., et Tao Ruan Wan. « Constraint-Based Soft Tissue Simulation for Virtual Surgical Training ». 2014. http://hdl.handle.net/10454/11302.
Texte intégralMost of surgical simulators employ a linear elastic model to simulate soft tissue material properties due to its computational efficiency and the simplicity. However, soft tissues often have elaborate nonlinearmaterial characteristics. Most prominently, soft tissues are soft and compliant to small strains, but after initial deformations they are very resistant to further deformations even under large forces. Such material characteristic is referred as the nonlinear material incompliant which is computationally expensive and numerically difficult to simulate. This paper presents a constraint-based finite-element algorithm to simulate the nonlinear incompliant tissue materials efficiently for interactive simulation applications such as virtual surgery. Firstly, the proposed algorithm models the material stiffness behavior of soft tissues with a set of 3-D strain limit constraints on deformation strain tensors. By enforcing a large number of geometric constraints to achieve the material stiffness, the algorithm reduces the task of solving stiff equations of motion with a general numerical solver to iteratively resolving a set of constraints with a nonlinear Gauss–Seidel iterative process. Secondly, as a Gauss–Seidel method processes constraints individually, in order to speed up the global convergence of the large constrained system, a multiresolution hierarchy structure is also used to accelerate the computation significantly, making interactive simulations possible at a high level of details . Finally, this paper also presents a simple-to-build data acquisition system to validate simulation results with ex vivo tissue measurements. An interactive virtual reality-based simulation system is also demonstrated.
Chapitres de livres sur le sujet "Soft tissue simulation, Robotic surgery, Autonomous surgery"
Tzemanaki, Antonia, Sanja Dogramadzi, Tony Pipe et Chris Melhuish. « Towards an Anthropomorphic Design of Minimally Invasive Instrumentation for Soft Tissue Robotic Surgery ». Dans Advances in Autonomous Robotics, 455–56. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32527-4_56.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Soft tissue simulation, Robotic surgery, Autonomous surgery"
Tagliabue, Eleonora, Ameya Pore, Diego Dall'Alba, Enrico Magnabosco, Marco Piccinelli et Paolo Fiorini. « Soft Tissue Simulation Environment to Learn Manipulation Tasks in Autonomous Robotic Surgery* ». Dans 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iros45743.2020.9341710.
Texte intégralWeld, Alistair, Michael Dyck, Julian Klodmann, Giulio Anichini, Luke Dixon, Sophie Camp, Alin Albu-Sch√§ffer et Stamatia Giannarou. « Collaborative Robotic Ultrasound Tissue Scanning for Surgical Resection Guidance in Neurosurgery ». Dans The Hamlyn Symposium on Medical Robotics : "MedTech Reimagined". The Hamlyn Centre, Imperial College London London, UK, 2022. http://dx.doi.org/10.31256/hsmr2022.46.
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