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Enregistrement W4283075056 · doi:10.2196/35488

Virtual Reality Cardiac Surgical Planning Software (CorFix) for Designing Patient-Specific Vascular Grafts: Development and Pilot Usability Study

2022· article· en· W4283075056 sur OpenAlexvenueno aff
Byeol Kim, Phong Nguyen, Yue‐Hin Loke, Vincent Cleveland, Xiaolong Liu, Paige Mass, Narutoshi Hibino, Laura Olivieri, Axel Krieger

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésUsabilityHemodynamicsInferior vena cavaFontan procedureIntensivistMedicineVirtual realityVentricleSimulationSurgeryEngineeringComputer scienceHuman–computer interactionCardiologyIntensive care medicineIntensive care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with single ventricle heart defects receive 3 stages of operations culminating in the Fontan procedure. During the Fontan procedure, a vascular graft is sutured between the inferior vena cava and pulmonary artery to divert deoxygenated blood flow to the lungs via passive flow. Customizing the graft configuration can maximize the long-term benefits. However, planning patient-specific procedures has several challenges, including the ability for physicians to customize grafts and evaluate their hemodynamic performance. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a virtual reality (VR) Fontan graft modeling and evaluation software for physicians. A user study was performed to achieve 2 additional goals: (1) to evaluate the software when used by medical doctors and engineers, and (2) to explore the impact of viewing hemodynamic simulation results in numerical and graphical formats. METHODS: A total of 5 medical professionals including 4 physicians (1 fourth-year resident, 1 third-year cardiac fellow, 1 pediatric intensivist, and 1 pediatric cardiac surgeon) and 1 biomedical engineer voluntarily participated in the study. The study was pre-scripted to minimize the variability of the interactions between the experimenter and the participants. All participants were trained to use the VR gear and our software, CorFix. Each participant designed 1 bifurcated and 1 tube-shaped Fontan graft for a single patient. A hemodynamic performance evaluation was then completed, allowing the participants to further modify their tube-shaped design. The design time and hemodynamic performance for each graft design were recorded. At the end of the study, all participants were provided surveys to evaluate the usability and learnability of the software and rate the intensity of VR sickness. RESULTS: The average times for creating 1 bifurcated and 1 tube-shaped graft after a single 10-minute training session were 13.40 and 5.49 minutes, respectively, with 3 out 5 bifurcated and 1 out of 5 tube-shaped graft designs being in the benchmark range of hepatic flow distribution. Reviewing hemodynamic performance results and modifying the tube-shaped design took an average time of 2.92 minutes. Participants who modified their tube-shaped graft designs were able to improve the nonphysiologic wall shear stress (WSS) percentage by 7.02%. All tube-shaped graft designs improved the WSS percentage compared to the native surgical case of the patient. None of the designs met the benchmark indexed power loss. CONCLUSIONS: VR graft design software can quickly be taught to physicians with no engineering background or VR experience. Improving the CorFix system could improve performance of the users in customizing and optimizing grafts for patients. With graphical visualization, physicians were able to improve WSS percentage of a tube-shaped graft, lowering the chance of thrombosis. Bifurcated graft designs showed potential strength in better flow split to the lungs, reducing the risk for pulmonary arteriovenous malformations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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