Sci—Thur PM: YIS — 02: Intraoperative Guidance for Minimally Invasive Abdominal Surgery Using Fused Video and Ultrasound Images: A Phantom Study
Notice bibliographique
Résumé
Many abdominal surgery procedures are now performed minimally invasively. We consider tumour resection, where surgeons use a laparoscopic camera to view the organ surface and a laparoscopic ultrasound (US) probe to visualize the tumour to plan and perform the excision. Conventionally, images are displayed separately and are typically presented in 2D. Therefore, the surgeon has to look back and forth between the images and mentally map the US onto the video to determine the tumour location relative to the surface. Furthermore, the 2D nature of the images decreases depth perception. To address these limitations, we developed an augmented reality visualization that fuses images in a common 3D environment. Instruments were tracked using sensors spatially identified with a magnetic field generator. Through calibration, their image locations were determined in real time. The accuracy of the camera and US calibrations was determined both relative to the tracking system and to each other using target localization. We evaluated the efficacy of the fusion with a phantom experiment. A surgeon performed tumour resections on polyvinyl alcohol‐cryogel phantoms under the guidance of the conventional visualization and the fusion system presented in 2D and in 3D. The target localization error was 1.20±0.08mm for the camera, 1.85±0.14mm for the US, and 2.38±0.11mm between the camera and the US. Early results demonstrate a faster resection planning time using fusion compared to the conventional setup while maintaining similar margin accuracy. This study supports the implementation of fusion for guidance of time‐sensitive resection tasks performed under conditions of warm ischemia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».