Augmented Reality and Intraoperative Navigation in Sinonasal Malignancies: A Preclinical Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report the first use of a novel projected augmented reality (AR) system in open sinonasal tumor resections in preclinical models and to compare the AR approach with an advanced intraoperative navigation (IN) system. METHODS: Four tumor models were created. Five head and neck surgeons participated in the study performing virtual osteotomies. Unguided, AR, IN, and AR + IN simulations were performed. Statistical comparisons between approaches were obtained. Intratumoral cut rate was the main outcome. The groups were also compared in terms of percentage of intratumoral, close, adequate, and excessive distances from the tumor. Information on a wearable gaze tracker headset and NASA Task Load Index questionnaire results were analyzed as well. RESULTS: A total of 335 cuts were simulated. Intratumoral cuts were observed in 20.7%, 9.4%, 1.2,% and 0% of the unguided, AR, IN, and AR + IN simulations, respectively (p < 0.0001). The AR was superior than the unguided approach in univariate and multivariate models. The percentage of time looking at the screen during the procedures was 55.5% for the unguided approaches and 0%, 78.5%, and 61.8% in AR, IN, and AR + IN, respectively (p < 0.001). The combined approach significantly reduced the screen time compared with the IN procedure alone. CONCLUSION: We reported the use of a novel AR system for oncological resections in open sinonasal approaches, with improved margin delineation compared with unguided techniques. AR improved the gaze-toggling drawback of IN. Further refinements of the AR system are needed before translating our experience to clinical practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».