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Enregistrement W4285342003 · doi:10.2196/34501

Augmented Reality in Vascular and Endovascular Surgery: Scoping Review

2022· article· en· W4285342003 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua Eves, Abhilash Sudarsanam, Joseph Shalhoub, Dimitri Amiras

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmented realityVascular surgeryMedicineMEDLINESystematic reviewEndovascular surgeryMedical physicsComputer scienceRadiologySurgeryCardiac surgeryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Technological advances have transformed vascular intervention in recent decades. In particular, improvements in imaging and data processing have allowed for the development of increasingly complex endovascular and hybrid interventions. Augmented reality (AR) is a subject of growing interest in surgery, with the potential to improve clinicians' understanding of 3D anatomy and aid in the processing of real-time information. This study hopes to elucidate the potential impact of AR technology in the rapidly evolving fields of vascular and endovascular surgery. OBJECTIVE: The aim of this review is to summarize the fundamental concepts of AR technologies and conduct a scoping review of the impact of AR and mixed reality in vascular and endovascular surgery. METHODS: A systematic search of MEDLINE, Scopus, and Embase was performed in accordance with the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. All studies written in English from inception until January 8, 2021, were included in the search. Combinations of the following keywords were used in the systematic search string: ("augmented reality" OR "hololens" OR "image overlay" OR "daqri" OR "magic leap" OR "immersive reality" OR "extended reality" OR "mixed reality" OR "head mounted display") AND ("vascular surgery" OR "endovascular"). Studies were selected through a blinded process between 2 investigators (JE and AS) and assessed using data quality tools. RESULTS: AR technologies have had a number of applications in vascular and endovascular surgery. Most studies (22/32, 69%) used 3D imaging of computed tomography angiogram-derived images of vascular anatomy to augment clinicians' anatomical understanding during procedures. A wide range of AR technologies were used, with heads up fusion imaging and AR head-mounted displays being the most commonly applied clinically. AR applications included guiding open, robotic, and endovascular surgery while minimizing dissection, improving procedural times, and reducing radiation and contrast exposure. CONCLUSIONS: AR has shown promising developments in the field of vascular and endovascular surgery, with potential benefits to surgeons and patients alike. These include reductions in patient risk and operating times as well as in contrast and radiation exposure for radiological interventions. Further technological advances are required to overcome current limitations, including processing capacity and vascular deformation by instrumentation.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0240,023
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations51
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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