Quantitative comparison of cranial approaches in the anatomy laboratory: A neuronavigation based research method
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the development and validation of a novel neuronavigation-based method, which allows the quantification of the anatomical features that define an approach, as well as real-time visualization of the surgical pyramid. METHODS: The method was initially developed with commercially-available hardware for coordinate collection (a digitizer and a frameless navigation system) and software for volume rendering; dedicated neuronavigation software (ApproachViewer, part of GTx-UHN) was then developed. The accuracy of measurements and the possibility of volumetric rendering of surgical approaches simulated in a phantom were compared among three different methods and commercially-available radiological software. In the anatomy laboratory, ApproachViewer was applied to the comparative quantitative analysis of multiple neurosurgical approaches and was used by many surgeons who were untrained for the research method. RESULTS: The accuracy of ApproachViewer is comparable to commercially-available radiological software. In the anatomy laboratory, the method appears versatile. The system can be easily used after brief training. ApproachViewer allows for real-time evaluation and comparison of surgical approaches, as well as post-dissection analyses of collected data. The accuracy of the method depends on the navigation registration: with a 1-2 mm registration error, it is adequate for evaluation and comparison of most neurosurgical approaches. CONCLUSION: This new research method and software allows semi-automated visualization, quantification, and comparison of neurosurgical approaches in the anatomy laboratory.
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 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 | 0,021 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».