Comparing Computed Tomography–Derived Augmented Reality Holograms to a Standard Picture Archiving and Communication Systems Viewer for Presurgical Planning: Feasibility Study
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Picture archiving and communication systems (PACS) are ubiquitously used to store, share, and view radiological information for preoperative planning across surgical specialties. Although traditional PACS software has proven reliable in terms of display accuracy and ease of use, it remains limited by its inherent representation of medical imaging in 2 dimensions. Augmented reality (AR) systems present an exciting opportunity to complement traditional PACS capabilities. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the technical feasibility of using a novel AR platform, with holograms derived from computed tomography (CT) imaging, as a supplement to traditional PACS for presurgical planning in complex surgical procedures. METHODS: Independent readers measured objects of predetermined, anthropomorphically correlated sizes using the circumference and angle tools of standard-of-care PACS software and a newly developed augmented reality presurgical planning system (ARPPS). RESULTS: Measurements taken with the standard PACS and the ARPPS showed no statistically significant differences. Bland-Altman analysis showed a mean difference of 0.08% (95% CI -4.20% to 4.36%) for measurements taken with PACS versus ARPPS' circumference tools and -1.84% (95% CI -6.17% to 2.14%) for measurements with the systems' angle tools. Lin's concordance correlation coefficients were 1.00 and 0.98 for the circumference and angle measurements, respectively, indicating almost perfect strength of agreement between ARPPS and PACS. Intraclass correlation showed no statistically significant difference between the readers for either measurement tool on each system. CONCLUSIONS: ARPPS can be an effective, accurate, and precise means of 3D visualization and measurement of CT-derived holograms in the presurgical care timeline.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle