Augmented Reality Image Guidance Improves Navigation for Beating Heart Mitral Valve Repair
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Emerging off-pump beating heart valve repair techniques offer patients less invasive alternatives for mitral valve (MV) repair. However, most of these techniques rely on the limited spatial and temporal resolution of transesophageal echocardiography (TEE) alone, which can make tool visualization and guidance challenging. METHODS: Using a magnetic tracking system and integrated sensors, we created an augmented reality (AR) environment displaying virtual representations of important intracardiac landmarks registered to biplane TEE imaging. In a porcine model, we evaluated the AR guidance system versus TEE alone using the transapically delivered NeoChord DS1000 system to perform MV repair with chordal reconstruction. RESULTS: Successful tool navigation from left ventricular apex to MV leaflet was achieved in 12 of 12 and 9 of 12 (P = 0.2) attempts with AR imaging and TEE alone, respectively. The distance errors of the tracked tool tip from the intended midline trajectory (5.2 ± 2.4 mm vs 16.8 ± 10.9 mm, P = 0.003), navigation times (16.7 ± 8.0 seconds vs 92.0 ± 84.5 seconds, P = 0.004), and total path lengths (225.2 ± 120.3 mm vs 1128.9 ± 931.1 mm, P = 0.003) were significantly shorter in the AR-guided trials compared with navigation with TEE alone. Furthermore, the potential for injury to other intracardiac structures was nearly 40-fold lower when using the AR imaging for tool navigation. The AR guidance also seemed to shorten the learning curve for novice surgeons. CONCLUSIONS: Augmented reality-enhanced TEE facilitates more direct and safe intracardiac navigation of the NeoChord DS tool from left ventricular apex to MV leaflet. Tracked tool path results demonstrate fourfold improved accuracy, fivefold shorter navigation times, and overall improved safety with AR imaging guidance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle