Percutaneous transthoracic localization of pulmonary nodules under C-arm cone-beam CT virtual navigation guidance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to describe our initial experience with percutaneous transthoracic localization (PTL) of pulmonary nodules using a C-arm cone-beam CT (CBCT) virtual navigation guidance system. METHODS: From February 2013 to March 2014, 79 consecutive patients (mean age, 61±10 years) with 81 solid or ground-glass nodules (mean size, 12.36±7.21 mm; range, 4.8-25 mm) underwent PTLs prior to video-assisted thoracoscopic surgery (VATS) excision under CBCT virtual navigation guidance using lipiodol (mean volume, 0.18±0.04 mL). Their procedural details, radiation dose, and complication rates were described. RESULTS: All 81 target nodules were successfully localized within 10 mm (mean distance, 2.54±3.24 mm) from the lipiodol markings. Mean number of CT acquisitions was 3.2±0.7, total procedure time was 14.6±5.14 min, and estimated radiation exposure during the localization was 5.21±2.51 mSv. Postprocedural complications occurred in 14 cases (17.3%); complications were minimal pneumothorax (n=10, 12.3%), parenchymal hemorrhage (n=3, 3.7%), and a small amount of hemoptysis (n=1, 1.2%). All target nodules were completely resected; pathologic diagnosis included invasive adenocarcinoma (n=53), adenocarcinoma-in-situ (n=10), atypical adenomatous hyperplasia (n=4), metastasis (n=7), and benign lesions (n=7). CONCLUSION: PTL procedures can be performed safely and accurately under the guidance of a CBCT virtual navigation system.
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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 | 0,000 | 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 ».