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Enregistrement W1529731197 · doi:10.1002/rcs.434

Remote controlled robot assisted cardiac navigation: feasibility assessment and validation in a porcine model

2011· article· en· W1529731197 sur OpenAlex
Yusof Ganji, Farrokh Janabi‐Sharifi, Asim N. Cheema

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNavigation systemComputer scienceCatheterTask (project management)SimulationMedicineComputer visionSurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the recent advances in catheter design and technology, intra-cardiac navigation during electrophysiology procedures remains challenging. Incorporation of imaging along with magnetic or robotic guidance may improve navigation accuracy and procedural safety. In the present study, the in vivo performance of a novel remote controlled Robot Assisted Cardiac Navigation System (RACN) was evaluated in a porcine model. METHODS: The navigation catheter and target sensor were advanced to the right atrium using fluoroscopic and intra-cardiac echo guidance. The target sensor was positioned at three target locations in the right atrium (RA) and the navigation task was completed by an experienced physician using both manual and RACN guidance. The navigation time, final distance between the catheter tip and target sensor, and variability in final catheter tip position were determined and compared for manual and RACN guided navigation. RESULTS: The experiments were completed in three animals and five measurements recorded for each target location. The mean distance (mm) between catheter tip and target sensor at the end of the navigation task was significantly less using RACN guidance compared with manual navigation (5.02 ± 0.31 vs. 9.66 ± 2.88, p = 0.050 for high RA, 9.19 ± 1.13 vs. 13.0 ± 1.00, p = 0.011 for low RA and 6.77 ± 0.59 vs. 15.66 ± 2.51, p = 0.003 for tricuspid valve annulus). The average time (s) needed to complete the navigation task was significantly longer by RACN guided navigation compared with manual navigation (43.31 ± 18.19 vs. 13.54 ± 1.36, p = 0.047 for high RA, 43.71 ± 11.93 vs. 22.71 ± 3.79, p = 0.043 for low RA and 37.84 ± 3.71 vs. 16.13 ± 4.92, p = 0.003 for tricuspid valve annulus. RACN guided navigation resulted in greater consistency in performance compared with manual navigation as evidenced by lower variability in final distance measurements (0.41 vs. 0.99 mm, p = 0.04). CONCLUSION: This study demonstrated the safety and feasibility of the RACN system for cardiac navigation. The results demonstrated that RACN performed comparably with manual navigation, with improved precision and consistency for targets located in and near the right atrial chamber.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,253 · 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