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Enregistrement W2139894346 · doi:10.1148/radiol.12112640

Augmented Reality Visualization with Use of Image Overlay Technology for MR Imaging–guided Interventions: Assessment of Performance in Cadaveric Shoulder and Hip Arthrography at 1.5 T

2012· article· en· W2139894346 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineCadaveric spasmCadaverShouldersMagnetic resonance imagingNuclear medicineOverlayShoulder jointOperator (biology)RadiologySurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To prospectively assess overlay technology in providing accurate and efficient targeting for magnetic resonance (MR) imaging-guided shoulder and hip joint arthrography. MATERIALS AND METHODS: A prototype augmented reality image overlay system was used in conjunction with a clinical 1.5-T MR imager. A total of 24 shoulder joint and 24 hip joint injections were planned in 12 human cadavers. Two operators (A and B) participated, each performing procedures on different cadavers using image overlay guidance. MR imaging was used to confirm needle positions, monitor injections, and perform MR arthrography. Accuracy was assessed according to the rate of needle adjustment, target error, and whether the injection was intraarticular. Efficiency was assessed according to arthrography procedural time. Operator differences were assessed with comparison of accuracy and procedure times between the operators. Mann-Whitney U test and Fisher exact test were used to assess group differences. RESULTS: Forty-five arthrography procedures (23 shoulders, 22 hips) were performed. Three joints had prostheses and were excluded. Operator A performed 12 shoulder and 12 hip injections. Operator B performed 11 shoulder and 10 hip injections. Needle adjustment rate was 13% (six of 45; one for operator A and five for operator B). Target error was 3.1 mm±1.2 (standard deviation) (operator A, 2.9 mm±1.4; operator B, 3.5 mm±0.9). Intraarticular injection rate was 100% (45 of 45). The average arthrography time was 14 minutes (range, 6-27 minutes; 12 minutes [range, 6-25 minutes] for operator A and 16 minutes [range, 6-27 min] for operator B). Operator differences were not significant with regard to needle adjustment rate (P=.08), target error (P=.07), intraarticular injection rate (P>.99), and arthrography time (P=.22). CONCLUSION: Image overlay technology provides accurate and efficient MR guidance for successful shoulder and hip arthrography in human cadavers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle