Electromagnetically tracked partial nephrectomy navigation: demonstration of concept
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Partial nephrectomy is the preferred method for managing small renal masses. This procedure has significant advantages over radical nephrectomy. However, partial nephrectomy is under-used due to its difficulty. We propose a navigation system for laparoscopic partial nephrectomy. In this study, we evaluate the usability and accuracy of the navigation system. METHODS: An electromagnetically tracked navigation system for partial nephrectomy was developed. This system tracks the positions of the laparoscopic scissors, ultrasound probe, tumor, and calyces and vasculature. Phantom kidneys were created using mixtures of plastisol and cellulose. To test the system, the navigation display quality was measured through measurement of lag and frames per second displayed. The accuracy of the system was determined through fiducial registration. Finally, a study consisting of ten participants was conducted to assess the usability of the navigation system using the System Usability Survey. RESULTS: The mean System Usability Score of the navigation system was 82.5. The navigation display had an average lag of 243 milliseconds and showed 5 frames per second. The accuracy was measured with fiducial registration and found to have an RMS error of 2.84 mm. CONCLUSION: The results of this study suggest that the partial nephrectomy navigation system developed is both usable and accurate. Future work will include the conversion of the laparoscopic scissor tool tracking to optical. Further studies will be conducted to determine the effectiveness of this technology in tumor resection and avoidance of calyx and vasculature damage. We will additionally explore this system as a training tool.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».