E-080 Impact of image latency and frame rate on simulated remote robotic-assisted neurovascular procedures
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim In the past 5 years, our group and others have shown the feasibility and safety of robotic-assisted neurointerventional procedures. Remote robotics for treatment of acute ischemic stroke in remote communities holds great promise, however many challenges, such as connectivity parameters, will need to be evaluated in anticipation of making remote stroke treatment a reality. The goal of this study was to determine the maximum acceptable latency and minimum refreshment frame rate (RFR) for neuroendovascular procedures in a double-blinded simulated remote setting. Methods Using an neuroendovascular robotic system and a virtual simulator, 7 operators performed 8 simulated aneurysm and stroke procedures both manually and with robotic-assistance, during which the interventional imaging was randomly altered with different latencies (between 100 - 800 ms) and RFR (between 10- 30 frames/s). Operators rated their experience performing the procedure for each latency and RFR using a modified Acceptability Score (AS) and dangerous uncontrolled maneuvers (DUMs) were evaluated by an independent observer. Results Maximum acceptable latency was defined at 100 ms for manually performed procedures and at 250 ms for robotic-assisted procedures, whereas minimum acceptable RFR was defined at 15 fps. A total of 74 DUMs were recorded, most of which occurred at latencies ≥450ms and with RFRs of 10fps. Conclusion Latency during simulated neurovascular interventions influences operator performance, judgement and confidence and maximum thresholds seem to be lower than those previously reported from remote cardiac interventions. Latency and RFR are important parameters to define and monitor during remote environments to maximize safety. Disclosures N. Cancelliere: None. A. Consoli: None. G. Charbonnier: None. T. Baena Moura: None. K. Gaber: None. E. Liu: None. V. Mendes Pereira: None.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| 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) | 0,007 | 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 ».