MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280632019 · doi:10.2196/36931

Development of a Head-Mounted Holographic Needle Guidance System for Enhanced Ultrasound-Guided Neuraxial Anesthesia: System Development and Observational Evaluation

2022· article· en· W4280632019 sur OpenAlexaffvenue
Jaya Tanwani, Fahad Alam, Clyde Matava, Stephen Choi, Paul McHardy, Oskar Singer, Geraldine Cheong, Julian Wiegelmann

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSickKids FoundationSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeadsetMedicineImaging phantomUltrasoundFluoroscopyMedical physicsRadiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuraxial anesthesia is conventionally performed using a landmark-based technique. Preprocedural ultrasound is often used in challenging clinical scenarios to identify an ideal needle path. The procedure is then carried out by the operator recreating the ultrasound needle path from memory. We suggest that a needle guidance system using the Microsoft HoloLens mixed reality headset, which projects a hologram of the ideal needle path, can assist operators in replicating the correct needle angulation and result in fewer needle passes. OBJECTIVE: The objective of the study was to develop software for the mixed reality HoloLens headset, which could be used to augment the performance of neuraxial anesthesia, and establish its face validity in lumbar spine phantom models. METHODS: We developed an ultrasound transducer marker and software for the HoloLens, which registers the position and angulation of the ultrasound transducer during preprocedural scans. Once an image of a clear path from skin to the intrathecal space is acquired, a hologram of the ideal needle path is projected onto the user's visual field. The ultrasound probe is removed while the hologram remains in the correct spatial position to visualize the needle trajectory during the procedure as if conducting real-time ultrasound. User testing was performed using a lumbar spine phantom. RESULTS: Preliminary work demonstrates that novice (2 anesthesia residents) and experienced operators (5 attending anesthesiologists) can rapidly learn to use mixed reality holograms to perform neuraxial anesthesia on lumbar spine phantoms. CONCLUSIONS: Our study shows promising results for performing neuraxial anesthesia in phantoms using the HoloLens. Although this may have wide-ranging implications for image-guided therapies, further study is required to quantify the accuracy and safety benefit of using holographic guidance. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04028284; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04028284.

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 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)0,005
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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,308 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic EffectsTravaux en français237 207