Biomodex patient-specific brain aneurysm models: the value of simulation for first in-human experiences using new devices and robotics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the recent advent of advanced technologies in the field, treatment of neurovascular diseases using endovascular techniques is rapidly evolving. Here we describe our experience with pre-surgical simulation using the Biomodex EVIAS patient-specific 3D-printed models to plan aneurysm treatment using endovascular robotics and novel flow diverter devices. METHODS: Pre-procedural rehearsals with 3D-printed patient-specific models of eight cases harboring brain aneurysms were performed before the first in-human experiences. To assess the reliability of the experimental model, the characteristics of the aneurysms were compared between the patient and 3D models. The rehearsals were used to define the patient treatment plan, including technique, device sizing, and operative working projections. RESULTS: The study included eight patients with their respective EVIAS 3D aneurysm models. Pre-operative simulation was performed for the first in-human robotic-assisted neurovascular interventions (n=2) and new generation flow-diverter stents (n=6). Aneurysms were located in both the anterior (n=5) and posterior (n=3) circulation and were on average 11.0±6.5 mm in size. We found reliable reproduction of the aneurysm features and similar dimensions of the parent vessel anatomy between the 3D models and patient anatomy. Information learned from pre-surgical in vitro simulation are described in detail, including an improved patient treatment plan, which contributed to successful first in-world procedures with no intraprocedural complications. CONCLUSIONS: Pre-procedural rehearsal using patient-specific 3D models provides precise procedure planning, which can potentially lead to greater operator confidence, decreased radiation dose and improvements in patient safety, particularly in first in-human experiences.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».