Computed Tomography-Based Navigation for Hip, Knee, and Spine Surgery
Notice bibliographique
Résumé
A review of CT-based orthopaedic navigation is presented with a specific emphasis on arthroplasty for the hip and the knee. Fundamental issues about the laboratory and clinical validation of the applications are addressed. The ability to compute the position and orientation of an acetabular implant using a postoperative CT scan was investigated. Angle deviations relative to known positions were computed with an error of less than 1 degree. Then, the system accuracy for three-dimensional reconstruction and registration of two cadaveric pelvis specimens was measured with more than 350 registrations. We observed a maximal inclination error of 5 degrees in 99% of cases and a maximal anteversion error of 5 degrees in 97% of cases. The accuracy of the three-dimensional reconstruction and registration for knee arthroplasty also was measured and computed with an angular accuracy of 0.5 degrees in the AP plane and accuracy of 3 degrees in the lateral plane. A clinical study then was done in 109 cases where 96% of implants were installed with a hip-knee-ankle angle of 180 +/- 3 degrees . Computed tomography-based navigation for orthopaedic surgery provides greater accuracy and reproducibility than conventional surgery. As noted by learning curves, software improvements are needed to bring it into daily clinical routine.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».