An integrated augmented reality surgical navigation platform using multi-modality imaging for guidance
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
An integrated augmented reality (AR) surgical navigation system that potentially improves intra-operative visualization of concealed anatomical structures. Integration of real-time tracking technology with a laser pico-projector allows the surgical surface to be augmented by projecting virtual images of lesions and critical structures created by multimodality imaging. We aim to quantitatively and qualitatively evaluate the performance of a prototype interactive AR surgical navigation system through a series of pre-clinical studies. Four pre-clinical animal studies using xenograft mouse models were conducted to investigate system performance. A combination of CT, PET, SPECT, and MRI images were used to augment the mouse body during image-guided procedures to assess feasibility. A phantom with machined features was employed to quantitatively estimate the system accuracy. All the image-guided procedures were successfully performed. The tracked pico-projector correctly and reliably depicted virtual images on the animal body, highlighting the location of tumour and anatomical structures. The phantom study demonstrates the system was accurate to 0.55 ± 0.33mm. This paper presents a prototype real-time tracking AR surgical navigation system that improves visualization of underlying critical structures by overlaying virtual images onto the surgical site. This proof-of-concept pre-clinical study demonstrated both the clinical applicability and high precision of the system which was noted to be accurate to <1mm.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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