P.152 In-vivo accuracy of pedicle screws utilizing a supervisory controlled 7DOF robot with OCT guidance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pedicle screw fixation is an important technique in spine surgery. Violation of the pedicle can lead to neurovascular injury. Due to excellent pose repeatability, robotic technology may improve accuracy. Existing surgical spine robots use surgical assist architecture. This work explores the performance of a supervisory-control architecture robot (8i Robotics) for autonomous pedicle instrumentation. Methods: 3 porcine subjects underwent pedicle instrumentation utilizing the 7dof robot and were observed for 24 hours. Post-operative CT assessed screw location. Screws were graded clinically with the Gertzbein-Robbins Scale (GRS). Precision was assessed by a customized image processing pipeline. Euclidean error was calculated at screw head and screw tip. All points were normalized to a nominal screw, and confidence ellipses generated. Results: All animals were neurologically intact at 24 hours. All screws where GRS A. Mean tip and head Euclidean error where 2.47+/−1.25mm and 2.25+/-1.25mm respectively. Major and minor axes of the confidence ellipse at 99% was 2.19mm, and 1.28mm, and 2.07mm, and 0.42mm for tip and head respectively. Conclusions: 100% of screws obtained satisfactory clinical grading, with intact function in all animals post-operatively. This shows the capability of a supervisory-controlled 7DOF robot with OCT registration. Further investigation is warranted to further explore robotic capabilities, safety, and cost effectiveness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».