Advanced Cranial Navigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cranial surgical navigation is most commonly performed by registration with fiducial markers, optic tracking, and intermittent pointer-based application. OBJECTIVE: To assess the accuracy and applicability of an advanced cranial navigation setup. METHODS: Continuous electromagnetic instrument navigation was used in 136 neurosurgical cases with a standard navigation system. A phantom head in an intraoperative magnetic resonance imaging environment was used to compare the accuracy of the advanced and standard navigation setups. RESULTS: A navigated suction device was used in 71 cases of intracranial tumor surgery and 46 cases of endoscopic transsphenoidal surgery. The ventriculoscope was navigated in 6 cases and the stereotactic biopsy needle in 4 cases. Electromagnetic tracking was used for catheter placement in 9 cases. The learning curve comprised 6 of the 136 cases during the first month of application. No significant difference was observed at the intracranial target points between the standard navigation setup using optic tracking, fiducial marker registration, and pointer and the advanced navigation setup with electromagnetic tracking, surface-based registration, and navigation of a field-detecting stylet in a standard metal suction tube when performed outside the 5-G line of the 3.0-T intraoperative magnetic resonance imaging. CONCLUSION: Continuous instrument navigation is the prerequisite for seamless integration of navigation systems into the neurosurgical operating workflow. Our data confirm that the application of preoperative imaging, surface-merge registration, and continuous electromagnetic tip-tracked instrument navigation may provide such integration without a significant reduction in accuracy compared with standard navigation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».