Intraoperative cone‐beam CT for head and neck surgery: Feasibility of clinical implementation using a prototype mobile C‐arm
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».