Spinal Needle Navigation by Tracked Ultrasound Snapshots
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ultrasound (US) guidance in facet joint injections has been reported previously as an alternative to imaging modalities with ionizing radiation. However, this technique has not been adopted in the clinical routine, due to difficulties in the visualization of the target joint in US and simultaneous manipulation of the needle. METHODS: We propose a technique to increase targeting accuracy and efficiency in facet joint injections. This is achieved by electromagnetically tracking the positions of the US transducer and the needle, and recording tracked US snapshots (TUSS). The needle is navigated using the acquired US snapshots. RESULTS: In cadaveric lamb model, the success rate of facet joint injections by five orthopedic surgery residents significantly increased from 44.4% with freehand US guidance to 93.3% with TUSS guidance. Needle insertion time significantly decreased from 47.9 ± 34.2 s to 36.1 ± 28.7 s (mean ± SD). In a synthetic human spine model, a success rate of 96.7% was achieved with TUSS. The targeting accuracy of the presented system in a gel phantom was 1.03 ± 0.48 mm (mean ± SD). CONCLUSION: Needle guidance with TUSS improves the success rate and time efficiency in spinal facet joint injections. This technique readily translates also to other spinal needle placement applications.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».