Elements of virtual temporal bone surgery: Manipulandum format may be more important to surgeons than haptic device force capabilities
Notice bibliographique
Résumé
Background Temporal bone simulations are critiqued for poor drill‐bone interaction. This project appraises the import of increasing haptic device and manipulandum fidelity on the perceived realism of drilling a virtual temporal bone. Virtual surgical contact forces rely on haptic device fidelity and are transmitted through a manipulandum. With identical software, both device hardware and manipulandum may each contribute to realism. We compare the three degrees of freedom (DOF), 3N Geomagic Touch (3D Systems, SC) to a 6DOF, 5.5N HD 2 (Quanser, ON) with the both standard (“HD 2 –Standard”) and in‐house customized otic drill manipulandum (“HD 2 –Modified”). Methods Six otologic surgeons performed three virtual mastoidectomy surgeries on a temporal bone surgical simulator. The HD 2 manipulandum was modified for attached otic drill with gravity compensation and requisite mechanical modifications. Surgeons, in random order, performed the dissection with the different hardware platforms. Results Two‐tailed t‐tests demonstrate that for the acoustic properties of each simulation, the HD 2 –Modified manipulandum was favored ( p ≤ 0.0004). For overall similarity of bone , both HD 2 –Standard ( p ≤ 0.05) HD 2 –Modified ( p ≤ 0.03)) were favored over the Geomagic; however they were not appreciably different when directly compared to each other. There was no preference for increasing haptic device fidelity in virtual drill bone interaction. In forced rank, users favored the HD 2 –Modified in osseus, vibrational and overall realism, as well as being preferred for education and preoperative rehearsal ( p ≤ 0.0164). Conclusion Increasing manipulandum realism was favored. However surprisingly, there was no preference for increased device fidelity, illustrating incremental stiffness had nominal impact. There may be a ceiling to drill bone interaction in virtual haptic simulation. Level of Evidence 2b.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».