Choledochoscopic Examination of a 3-Dimensional Printing Model Using Augmented Reality Techniques: A Preliminary Proof of Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We applied augmented reality (AR) techniques to flexible choledochoscopy examinations. METHODS: Enhanced computed tomography data of a patient with intrahepatic and extrahepatic biliary duct dilatation were collected to generate a hollow, 3-dimensional (3D) model of the biliary tree by 3D printing. The 3D printed model was placed in an opaque box. An electromagnetic (EM) sensor was internally installed in the choledochoscope instrument channel for tracking its movements through the passages of the 3D printed model, and an AR navigation platform was built using image overlay display. The porta hepatis was used as the reference marker with rigid image registration. The trajectories of the choledochoscope and the EM sensor were observed and recorded using the operator interface of the choledochoscope. RESULTS: Training choledochoscopy was performed on the 3D printed model. The choledochoscope was guided into the left and right hepatic ducts, the right anterior hepatic duct, the bile ducts of segment 8, the hepatic duct in subsegment 8, the right posterior hepatic duct, and the left and the right bile ducts of the caudate lobe. Although stability in tracking was less than ideal, the virtual choledochoscope images and EM sensor tracking were effective for navigation. CONCLUSIONS: AR techniques can be used to assist navigation in choledochoscopy examinations in bile duct models. Further research is needed to determine its benefits in clinical settings.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».