Virtual Reality Tumor Resection: The Force Pyramid Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The force pyramid is a novel visual representation allowing spatial delineation of instrument force application during surgical procedures. In this study, the force pyramid concept is employed to create and quantify dominant hand, nondominant hand, and bimanual force pyramids during resection of virtual reality brain tumors. OBJECTIVE: To address 4 questions: Do ergonomics and handedness influence force pyramid structure? What are the differences between dominant and nondominant force pyramids? What is the spatial distribution of forces applied in specific tumor quadrants? What differentiates "expert" and "novice" groups regarding their force pyramids? METHODS: Using a simulated aspirator in the dominant hand and a simulated sucker in the nondominant hand, 6 neurosurgeons and 14 residents resected 8 different tumors using the CAE NeuroVR virtual reality neurosurgical simulation platform (CAE Healthcare, Montréal, Québec and the National Research Council Canada, Boucherville, Québec). Position and force data were used to create force pyramids and quantify tumor quadrant force distribution. RESULTS: Force distribution quantification demonstrates the critical role that handedness and ergonomics play on psychomotor performance during simulated brain tumor resections. Neurosurgeons concentrate their dominant hand forces in a defined crescent in the lower right tumor quadrant. Nondominant force pyramids showed a central peak force application in all groups. Bimanual force pyramids outlined the combined impact of each hand. Distinct force pyramid patterns were seen when tumor stiffness, border complexity, and color were altered. CONCLUSION: Force pyramids allow delineation of specific tumor regions requiring greater psychomotor ability to resect. This information can focus and improve resident technical skills training.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».