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Enregistrement W2921194612 · doi:10.1117/12.2512632

Controlling virtual views in navigated breast conserving surgery

2019· article· en· W2921194612 sur OpenAlexaff
Shaun R. Lund, Thomas Vaughan, Tamás Ungi, András Lassó, Mark Asselin, Caitlin T. Yeo, Jay C. Engel, Gábor Fichtinger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperabilityLumpectomyComputer scienceFeature (linguistics)TechnicianHaptic technologySoftwareArtificial intelligenceMedical physicsHuman–computer interactionBreast cancerMedicineCancerEngineeringMastectomySoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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