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Enregistrement W2164398960 · doi:10.3109/10929088.2012.744096

Computer-assisted planning and navigation improves cutting accuracy during simulated bone tumor surgery of the pelvis

2012· article· en· W2164398960 sur OpenAlexaff
Olivier Cartiaux, Xavier Banse, Bernard Francq, Carl‐Éric Aubin, Pierre‐Louis Docquier

Notice bibliographique

RevueComputer Aided Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelvisMargin (machine learning)Computer scienceResectionNavigation systemProcess (computing)OrthodonticsMedicineSurgeryComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Resection of bone tumors within the pelvis requires good cutting accuracy to achieve satisfactory safe margins. Manually controlled bone cutting can result in serious errors, especially due to the complex three-dimensional geometry, limited visibility, and restricted working space of the pelvic bone. This experimental study investigated cutting accuracy during navigated and non-navigated simulated bone tumor cutting in the pelvis. METHODS: A periacetabular tumor resection was simulated using a pelvic bone model. Twenty-three operators (10 senior and 13 junior surgeons) were asked to perform the tumor cutting, initially according to a freehand procedure and later with the aid of a navigation system. Before cutting, each operator used preoperative planning software to define four target planes around the tumor with a 10-mm desired safe margin. After cutting, the location and flatness of the cut planes were measured, as well as the achieved surgical margins and the time required for each cutting procedure. RESULTS: The location of the cut planes with respect to the target planes was significantly improved by using the navigated cutting procedure, averaging 2.8 mm as compared to 11.2 mm for the freehand cutting procedure (p < 0.001). There was no intralesional tumor cutting when using the navigation system. The maximum difference between the achieved margins and the 10-mm desired safe margin was 6.5 mm with the navigated cutting process (compared to 13 mm with the freehand cutting process). CONCLUSIONS: Cutting accuracy during simulated bone cuts of the pelvis can be significantly improved by using a freehand process assisted by a navigation system. When fully validated with complementary in vivo studies, the planning and navigation-guided technologies that have been developed for the present study may improve bone cutting accuracy during pelvic tumor resection by providing clinically acceptable margins.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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