- -

Interfaz Multimodal para un Asistente Robótico Quirúrgico: Uso de Reconocimiento de Maniobras Quirúrgicas

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Interfaz Multimodal para un Asistente Robótico Quirúrgico: Uso de Reconocimiento de Maniobras Quirúrgicas

Mostrar el registro sencillo del ítem

Ficheros en el ítem

dc.contributor.author Estebañez, Belén es_ES
dc.contributor.author del Saz-Orozco, Pablo es_ES
dc.contributor.author García-Morales, Isabel es_ES
dc.contributor.author Muñoz, Víctor F. es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-28T15:30:35Z
dc.date.available 2020-05-28T15:30:35Z
dc.date.issued 2011-04-08
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/144524
dc.description.abstract [EN] This paper proposes a methodology for the recognition of surgical maneuvers in laparoscopic surgical interventions. The aim is to create an interface between the surgeon and a surgical robotic assistant for two arms of minimally invasive surgery procedures. The proposed interface receives information about the positioning of surgical tools of the surgeon using 3D sensors and the recognition system facilitates the current maneuver is completed. Therefore, the recognition system maneuvers that supports this interface requires a library of models of maneuvers to work. The models chosen to represent the surgical maneuvers are Hidden Markov Models. To validate the proposed methodology, we have developed a series of in-vitro experiments. es_ES
dc.description.abstract [ES] Este trabajo propone una metodología para el reconocimiento de maniobras quirúrgicas en intervenciones de cirugía laparoscópica. El objetivo es la creación de un interfaz entre el cirujano y un asistente robótico quirúrgico de dos brazos para procesos de cirugía mínimamente invasiva. El interfaz propuesto recibe la información sobre el posicionado de las herramientas quirúrgicas del cirujano mediante sensores 3D y el sistema de reconocimiento facilita la maniobra actual que se ha realizado. Por lo tanto, el sistema de reconocimiento de maniobras sobre el que se apoya este interfaz necesita una librería de modelos de maniobras para trabajar. Los modelos elegidos para representar las maniobras quirúrgicas son los Modelos Ocultos de Markov. Para validar la metodología propuesta, se han desarrollado una serie de experimentos in-vitro. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Human machine inferface es_ES
dc.subject Markov Hidden Models es_ES
dc.subject Surgical robotics es_ES
dc.subject Maniobras quirúrgicas es_ES
dc.subject Reconocimiento de patrones es_ES
dc.subject Interfaz hombre-máquina es_ES
dc.subject Asistente robótico quirúrgico es_ES
dc.title Interfaz Multimodal para un Asistente Robótico Quirúrgico: Uso de Reconocimiento de Maniobras Quirúrgicas es_ES
dc.title.alternative Multimodal Interface for a Surgical Robotic Assistant: Surgical Maneuvers Recognition Approach es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/S1697-7912(11)70023-1
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Estebañez, B.; Del Saz-Orozco, P.; García-Morales, I.; Muñoz, VF. (2011). Interfaz Multimodal para un Asistente Robótico Quirúrgico: Uso de Reconocimiento de Maniobras Quirúrgicas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 8(2):24-34. https://doi.org/10.1016/S1697-7912(11)70023-1 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/S1697-7912(11)70023-1 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 24 es_ES
dc.description.upvformatpfin 34 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 8 es_ES
dc.description.issue 2 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\8578 es_ES
dc.description.references Baum, L. E., Petrie, T., Soules, G., & Weiss, N. (1970). A Maximization Technique Occurring in the Statistical Analysis of Probabilistic Functions of Markov Chains. The Annals of Mathematical Statistics, 41(1), 164-171. doi:10.1214/aoms/1177697196 es_ES
dc.description.references Bauzano E y otros (2009). Three-Layer Control for Active Wrists in Robotized Laparoscopic Surgery. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Missouri, EEUU. es_ES
dc.description.references Brell, M., & Hein, A. (2007). Positioning Tasks in Multimodal Computer-Navigated Surgery. IEEE Multimedia, 14(4), 42-51. doi:10.1109/mmul.2007.81 es_ES
dc.description.references Butner, S. E., & Ghodoussi, M. (2003). Transforming a surgical robot for human telesurgery. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 19(5), 818-824. doi:10.1109/tra.2003.817214 es_ES
dc.description.references Fernández J.J., “Robots para movimiento de la cámara en cirugía laparoscópica”, ETSII, Universidad de Málaga, 2002. es_ES
dc.description.references Finlay, P. A., & Ornstein, M. H. (1995). Controlling the movement of a surgical laparoscope. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, 14(3), 289-291. doi:10.1109/51.391775 es_ES
dc.description.references Gan Q., et al., “Comparison of two measurement fusion methods for Kalman filter based multisensory data fusion”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 37(1), pp. 273–280. es_ES
dc.description.references Kalman, R. E. (1960). A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35-45. doi:10.1115/1.3662552 es_ES
dc.description.references Megali, G., Sinigaglia, S., Tonet, O., & Dario, P. (2006). Modelling and Evaluation of Surgical Performance Using Hidden Markov Models. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 53(10), 1911-1919. doi:10.1109/tbme.2006.881784 es_ES
dc.description.references Miklós, I., & Meyer, I. M. (2005). BMC Bioinformatics, 6(1), 231. doi:10.1186/1471-2105-6-231 es_ES
dc.description.references Murphy K., “Hidden Markov Model (HMM)”, Toolbox for Matlab [Online]. Disponible: http://www.ai.mit.edu/∼murphyk/Software/HMM/hmm.html. es_ES
dc.description.references Nishikawa, A., Hosoi, T., Koara, K., Negoro, D., Hikita, A., Asano, S., … Monden, M. (2003). FAce MOUSe: a novel human-machine interface for controlling the position of a laparoscope. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 19(5), 825-841. doi:10.1109/tra.2003.817093 es_ES
dc.description.references Rabiner, L. R. (1989). A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE, 77(2), 257-286. doi:10.1109/5.18626 es_ES
dc.description.references Rabiner, L., & Juang, B. (1986). An introduction to hidden Markov models. IEEE ASSP Magazine, 3(1), 4-16. doi:10.1109/massp.1986.1165342 es_ES
dc.description.references Rosen J., et al., “Objective Laparoscopic Skills Assessments of Surgical Residents Using Hidden Markov Models Based on Haptic Information and Tool/Tissue Interactions”, Studies in Health Technology and Informatics - Medicine Meets Virtual Reality, Newport Beach, CA, Enero 2001. es_ES
dc.description.references Rosen, J., Hannaford, B., Richards, C. G., & Sinanan, M. N. (2001). Markov modeling of minimally invasive surgery based on tool/tissue interaction and force/torque signatures for evaluating surgical skills. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 48(5), 579-591. doi:10.1109/10.918597 es_ES
dc.description.references Rosen, J., Brown, J. D., Chang, L., Sinanan, M. N., & Hannaford, B. (2006). Generalized Approach for Modeling Minimally Invasive Surgery as a Stochastic Process Using a Discrete Markov Model. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 53(3), 399-413. doi:10.1109/tbme.2005.869771 es_ES
dc.description.references Sackier, J. M., Wooters, C., Jacobs, L., Halverson, A., Uecker, D., & Wang, Y. (1997). Voice activation of a surgical robotic assistant. The American Journal of Surgery, 174(4), 406-409. doi:10.1016/s0002-9610(97)00128-1 es_ES
dc.description.references Satava, R. M. (1993). Virtual reality surgical simulator. Surgical Endoscopy, 7(3), 203-205. doi:10.1007/bf00594110 es_ES
dc.description.references Tsekos, N. V. (2009). MRI-guided robotics at the U of houston: EvolvingMethodologies for interventions and surgeries. 2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. doi:10.1109/iembs.2009.5333681 es_ES
dc.description.references Viterbi, A. J. (2006). A personal history of the Viterbi algorithm. IEEE Signal Processing Magazine, 23(4), 120-142. doi:10.1109/msp.2006.1657823 es_ES
dc.description.references Wang et al., Wang Y., et al., “Automated endoscope system for optimal positioning”, Patente de invención número US5815640, Estados Unidos. es_ES
dc.description.references Zhang, S. H., Wang, D. X., Zhang, Y. R., Wang, Y. H., Wang, Y. G., & Ma, X. P. (s. f.). The human machine interface implementation for the robot assisted endoscopic surgery system. Proceedings. 11th IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication. doi:10.1109/roman.2002.1045662 es_ES


Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem