Notice bibliographique
Résumé
Since the discovery of X-rays, medical imaging has played a major role in the guidance of surgical procedures. While medical imaging began with simple X-ray plates to indicate the presence of foreign objects within the human body, the advent of the computer has been a major factor in the recent development of this field. Imaging techniques have grown greatly in their sophistication and can now provide the surgeon with high quality three-dimensional images depicting not only the normal anatomy and pathology, but also vascularity and function. One key factor in the advances in Image-Guided Surgery (IGS) is the ability not only to register images derived from the various imaging modalities amongst themselves, but also to register them to the patient. The other crucial aspect of IGS is the ability to track instruments in real time during the procedure, and to portray them as part of a realistic model of the operative volume. Stereoscopic and virtual-reality techniques can usefully enhance the visualization process. IGS nevertheless relies heavily on the assumption that the images acquired prior to surgery, and upon which the surgical guidance is based, accurately represent the morphology of the tissue during the surgical procedure. In many instances this assumption is invalid, and intra-operative real-time imaging, using interventional MRI, Ultrasound, and electrophysiological recordings are often employed to overcome this limitation. Although now in extensive clinical use, IGS is often currently perceived as an intrusion into the operating room. It must evolve towards becoming a routine surgical tool, but this will only happen if natural and intuitive human interfaces are developed for these systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».