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Enregistrement W1991440158 · doi:10.1002/hed.23060

Intraoperative cone‐beam CT for head and neck surgery: Feasibility of clinical implementation using a prototype mobile C‐arm

2012· article· en· W1991440158 sur OpenAlexaff
Emma V. King, Michael J. Daly, Harley Chan, Gideon Bachar, Benjamin J. Dixon, Jeffrey H. Siewerdsen, Jonathan C. Irish

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineCone beam computed tomographyWorkflowHead and neckCone beam ctRadiologyArtifact (error)VisualizationMedical physicsSurgeryComputed tomographyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intraoperative 3-dimensional (3D) imaging in head and neck surgery was developed using a prototype mobile C-arm for cone-beam CT (CBCT). This article summarizes its implementation in a prospective pilot and feasibility study. METHODS: The CBCT C-arm was used in 12 head and neck surgical oncology cases. Human-factors engineering methods and expert feedback from surgeons, nurses, and anesthetists were used to evaluate the impact of intraoperative imaging on the surgical environment and clinical workflow. Image quality of CBCT and the perceived clinical utility were evaluated. RESULTS: The CBCT C-arm was successfully incorporated in 12 head and neck cases and streamlined into the surgical environment. Reviewed 3D-CBCT images were qualitatively sufficient for intraoperative-guidance for bony detail. Additional artifact management is required to improve soft-tissue visualization. CONCLUSIONS: Intraoperative CBCT provides high-quality images for visualization of bony detail and is feasible during major head and neck surgery with acceptable workflow interruptions. Operations with significant bone ablation and/or reconstruction involving complex 3D anatomical structures are likely to benefit from the updated imaging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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