Early experience with a patient‐specific virtual surgical simulation for rehearsal of endoscopic skull‐base surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the help of contemporary computer technology it is possible to create a virtual surgical environment (VSE) for training. This article describes a patient-specific virtual rhinologic surgical simulation platform that supports rehearsal of endoscopic skull-base surgery. We also share our early experience with select cases. METHODS: A rhinologic VSE was developed, featuring a highly efficient direct 3-dimensional (3D) volume renderer with simultaneous stereoscopic feedback during surgical manipulation of the virtual anatomy, as well as high-fidelity haptic feedback. We conducted a retrospective analysis on 10 patients who underwent various forms of sinus and ventral skull-base surgery to assess the ability of the rhinologic VSE to replicate actual intraoperative findings. RESULTS: In all 10 cases, the simulation experience was realistic enough to perform dissections in a similar manner as in the actual surgery. Excellent correlation was found in terms of surgical exposure, anatomical features, and the locations of pathology. CONCLUSION: The current rhinologic VSE shows sufficient realism to allow patient-specific surgical rehearsal of the sinus and ventral skull base. Further validation studies are needed to assess the benefits of performing patient-specific rehearsal.
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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 ».