Preclinical Evaluation of the Stealth Autoguide Robotic Guidance Device for Stereotactic Cranial Surgery: A Human Cadaveric Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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