Virtual and Augmented Reality in Ventriculostomy: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ventriculostomy, one of the most common neurosurgical procedures, involves inserting a draining catheter into the brain's ventricular system to alleviate excessive cerebrospinal fluid accumulation. Traditionally, this procedure has relied on freehand techniques guided by anatomical landmarks, which have shown a high rate of misplacement. Recent advancements in virtual reality (VR) and augmented reality (AR) technologies have opened up new possibilities in the field. This comprehensive review aims to analyze the existing literature, examine the diverse applications of VR and AR in ventriculostomy procedures, address their limitations, and propose potential future directions. METHODS: A systematic search was conducted in Web of Science and PubMed databases to identify studies employing VR and AR technologies in ventriculostomy procedures. Review papers, non-English records, studies unrelated to VR/AR technologies in ventriculostomy, and supplementary documents were excluded. In total 29 papers were included in the review. RESULTS: The development of various VR and AR systems aimed at enhancing the ventriculostomy procedure are categorized according to the Data, Visualization and View taxonomy. The study investigates the data utilized by these systems, the visualizations employed, and the virtual or augmented environments created. Furthermore, the surgical scenarios and applications of each method, as well as the validation and evaluation metrics used, are discussed. DISCUSSION: The review delves into the fundamental challenges encountered in the implementation of VR and AR systems in ventriculostomy. Additionally, potential future directions and areas for improvement are proposed, addressing the identified limitations and paving the way for further advancements in the field.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».