Mixed reality holograms for percutaneous lead extraction of cardiac implantable electronic devices
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To assess the potential of mixed reality holograms (MixR) based on CT images to improve percutaneous lead extraction (PLE) planning and intraoperative assistance. This was a prospective, controlled, single-centre study. Five patients with CIED infection for PLE were included in the study. Conventional imaging (chest radiograph and CT) and MixR holograms were evaluated for preoperative planning to identify common complications such as vascular thrombosis, broken leads, loops, kinking, fibrosis along the wires, and perforation of cardiovascular structures. The degree of difficulty of the procedure was estimated based on potential complications. After the PLE procedure, the level of concordance between conventional imaging and MixR holograms with intraoperative findings was evaluated. The utility of MixR intraoperative guidance was also assessed. MixR holograms demonstrated a very high correlation in predicting the presence of loops, kinking, and fibrosis compared to conventional imaging, which showed a low-to-high correlation. MixR also showed a high correlation in estimating the degree of difficulty of the procedure compared to conventional imaging, which tended to underestimate it. The surgeon who performed the PLE agreed that MixR was helpful during intraoperative assistance. MixR holograms based on CT images are an effective tool for understanding cardiovascular anatomy and detecting potential areas of complications. MixR may be used as a complementary tool for both preoperative planning and intraoperative assistance in PLE procedures. Graphical abstract Mixed reality holograms for intraprocedural intervention assistance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle