Notice bibliographique
Résumé
Contemporary imaging modalities can now provide the surgeon with high quality three- and four-dimensional images depicting not only normal anatomy and pathology, but also vascularity and function. A key component of image-guided surgery (IGS) is the ability to register multi-modal pre-operative images to each other and to the patient. The other important component of IGS is the ability to track instruments in real time during the procedure and to display them as part of a realistic model of the operative volume. Stereoscopic, virtual- and augmented-reality techniques have been implemented to enhance the visualization and guidance process. For the most part, IGS relies on the assumption that the pre-operatively acquired images used to guide the surgery accurately represent the morphology of the tissue during the procedure. This assumption may not necessarily be valid, and so intra-operative real-time imaging using interventional MRI, ultrasound, video and electrophysiological recordings are often employed to ameliorate this situation. Although IGS is now in extensive routine clinical use in neurosurgery and is gaining ground in other surgical disciplines, there remain many drawbacks that must be overcome before it can be employed in more general minimally-invasive procedures. This review overviews the roots of IGS in neurosurgery, provides examples of its use outside the brain, discusses the infrastructure required for successful implementation of IGS approaches and outlines the challenges that must be overcome for IGS to advance further.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,019 |
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 ».