Remote controlled robot assisted cardiac navigation: feasibility assessment and validation in a porcine model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».