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Enregistrement W4280621283 · doi:10.2106/jbjs.oa.21.00140

Automatic Registration and Error Color Maps to Improve Accuracy for Navigated Bone Tumor Surgery Using Intraoperative Cone-Beam CT

2022· article· en· W4280621283 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJBJS Open Access · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCone beam computed tomographyFiducial markerMedicinePatient registrationImage registrationComputer visionImage-guided surgeryArtificial intelligenceNuclear medicineRadiologyComputer scienceComputed tomographyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer-assisted surgery (CAS) can improve surgical precision in orthopaedic oncology. Accurate alignment of the patient's imaging coordinates with the anatomy, known as registration, is one of the most challenging aspects of CAS and can be associated with substantial error. Using intraoperative, on-the-table, cone-beam computed tomography (CBCT), we performed a pilot clinical study to validate a method for automatic intraoperative registration. Methods: Patients who were ≥18 years of age, had benign bone tumors, and underwent resection were prospectively enrolled. In addition to inserting a navigation tracking tool into the exposed bone adjacent to the surgical field, 2 custom plastic ULTEM tracking tools (UTTs) were attached to each patient's skin adjacent to the tumor using an adhesive. These were automatically localized within the 3-dimensional CBCT volume to be used as image landmarks for registration, and the corresponding tracker landmarks were captured using an infrared camera. The main outcomes were the fiducial registration error (FRE) and the target registration error (TRE). The navigation time was recorded. Results: Thirteen patients with benign tumors in the femur (n = 10), tibia (n = 2), and humerus (n = 1) underwent navigation-assisted resections. The mean values were 0.67 ± 0.15 mm (range, 0.47 to 0.97 mm) for FRE and 0.83 ± 0.51 mm (range, 0.42 to 2.28 mm) for TRE. Registration was successful in all cases. The mean time for CBCT imaging and tracker registration was 7.5 minutes. Conclusions: We present a novel automatic registration method for CAS exploiting intraoperative CBCT capabilities, which provided improved accuracy and reduced operative times compared with more traditional methods. Clinical Relevance: This proof-of-principle study validated a novel process for automatic registration to improve the accuracy of resecting bone tumors using a surgical navigation system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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