Advancing Knee Arthroscopy Surgeries with Endoscopic and B-Mode Ultrasound Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Knee arthroscopy is a minimally invasive surgery where surgeons utilize arthroscopes to visualize the internal structure of the knee to evade the need of large incisions. However, conventional knee arthroscopy currently lacks long term effectiveness which can be partially attributed to the lack of visibility: current arthroscopes provide only superficial morphology of tissues and hence leads to inaccuracy procedures. To solve this issue, combining ultrasound imaging in conjunction with the traditional optical modality has been investigated. An external ultrasound can allow the surgeon to track the whereabouts of the surgical instruments inside the knee, while an ultrasound arthroscope using a modified intravenous ultrasound can allow the surgeon to receive depth-resolved information, such as evaluating the properties and integrity of cartilage and tissue around the joint in three-dimension (3D) structure. In this work, we developed a simulation program to mimic ultrasound arthroscopy implementations for optimizing the design of ultrasound arthroscopy devices for knee surgery. Moreover, a 3D model of the human knee was developed and cross-sectional images from this model served as the imaging targets for the simulation. Ultrasound images with high consistency to targets were received in the simulation. The optimized combination of using endoscopic (internal) and B-mode (external) ultrasound imaging is a new design that can create positive outcomes for many different stakeholders. Patients will benefit from an improved surgery procedure which ensures less error and a better outcome. It is anticipated that this study will serve as a stepping stone for future research and eventually test trials that employ the dual ultrasound devices method in clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».