Augmented image guidance improves skull base navigation and reduces task workload in trainees: A preclinical trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Our group has developed an augmented image guidance system that incorporates intraoperative cone-beam computed tomography (CBCT), virtual or augmented displays, and image registration. We assessed the potential benefits of augmented endoscopy derived from this system for use during skull base navigation. Specifically, we wished to evaluate target localization accuracy and the effect on task workload and confidence. STUDY DESIGN: Prospective, sequential, paired preclinical trial. METHODS: A single cadaver head underwent computed tomography, and critical structures were contoured. The specimen was reimaged after endoscopic dissection and deformable registration allowed contours to be displayed on postablation CBCT imaging. A real-time virtual view including anatomical contours was provided parallel to the real endoscopic image. Twelve subjects were asked to endoscopically localize seven skull base landmarks in a conventional manner. The same exercise was then performed with augmented endoscopy. Precise three-dimensional (3D) localization was recorded with a tracked probe. The NASA task load index was completed after each exercise. A short questionnaire was also administered. RESULTS: The real-time augmented image guidance system aided localization in 85% of responses and increased confidence in 97%. There was a significant reduction in mental demand, effort, and frustration when the technology was employed, with an increase in perceived performance (P < .05). Three dimensional navigational precision was improved for all landmarks. CONCLUSIONS: Real-time augmented image-guided surgery increases accuracy and confidence in trainee surgeons and decreases task workload during skull base navigation. This technology shows great promise in assisting in skull base surgery even for experienced surgeons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».