Controlling virtual views in navigated breast conserving surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Lumpectomy is the resection of a tumor in the breast while retaining as much healthy tissue as possible. Navigated lumpectomy seeks to improve on the traditional technique by employing computer guidance to achieve the complete excision of the cancer with optimal retention of healthy tissue. Setting up navigation in the OR relies on the manual interactions of a trained technician to align three-dimensional virtual views to the patient’s physical position and maintain their alignment throughout surgery. This work develops automatic alignment tools to improve the operability of navigation software for lumpectomies. METHODS: Preset view buttons were developed to refine view setup to a single interaction. These buttons were tested by measuring the reduction in setup time and the number of manual interactions avoided through their use. An auto-center feature was created to ensure that three-dimensional models of anatomy and instruments were in the center of view throughout surgery. Recorded data from 32 lumpectomy cases were replayed and the number of auto-center view shifts was counted from the first cautery incision until the completion of the excision of cancerous tissue. RESULTS: View setup can now be performed in a single interaction compared to an average of 13 interactions (taking 83 seconds) when performed manually. The auto-center feature was activated an average of 33 times in the cases studied (n=32). CONCLUSION: The auto-center feature enhances the operability of the surgical navigation system, reducing the number of manual interactions required by a technician during the surgery. This feature along with preset camera view options are instrumental in the shift towards a completely surgeon-operable navigated lumpectomy system.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».