Preclinical Evaluation of the Stealth Autoguide Robotic Guidance Device for Stereotactic Cranial Surgery: A Human Cadaveric Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Stereotactic procedures are routinely performed for brain biopsies, deep brain stimulation, and placement of stereoelectroencephalography (SEEG) electrodes for epilepsy. The recently developed Stealth Autoguide (Medtronic, Minneapolis, MN, USA) device does not require patients to don a stereotactic frame. In this preclinical study, we sought to quantitatively compare the Stealth Autoguide robotic system to 2 devices commonly used in clinical practice: the Navigus biopsy system (Medtronic) and the Leksell stereotactic frame (Elekta Ltd., Stockholm, Sweden). METHODS: In the first experimental setup, we compared target accuracy of the Stealth Autoguide to the Navigus system by using phantom heads filled with gelatin to simulate the brain tissue. In the second experimental setup, we inserted SEEG electrodes to targets within cadaveric heads in a simulated operating room environment. RESULTS: Using a homogeneous gelatin-filled phantom 3D reconstruction of a human head, we found that using the Stealth Autoguide system, while maintaining accuracy, was faster to use than the Navigus system. In our simulated operating room environment using nonliving human cadaveric heads, we found the accuracy of the Stealth Autoguide robotic device to be comparable to that of the Leksell frame. DISCUSSION/CONCLUSION: These results compare the use of the Stealth Autoguide robotic guidance system with commonly used stereotactic devices, and this is the first study to compare its use and accuracy with the Leksell frame. These findings provide mounting evidence that Stealth Autoguide will have potential clinical uses in various stereotactic neurosurgical procedures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».