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Enregistrement W4406620918 · doi:10.1049/htl2.70000

Guest editorial: Papers from the 18th joint workshop on Augmented Environments for Computer Assisted Interventions (AE‐CAI) at MICCAI 2024: Guest editors’ foreword

2025· editorial· en· W4406620918 sur OpenAlexaffabout
Cristian A. Linte, Ziv Yaniv, Elvis C. S. Chen, Simon Drouin, Marta Kersten‐Oertel, Jonathan McLeod, Duygu Sarıkaya, Jiangliu Wang

Notice bibliographique

RevueHealthcare Technology Letters · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensConcordia UniversityÉcole de Technologie SupérieureWestern University
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésComputer scienceJoint (building)EngineeringArchitectural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welcome to this special issue of Wiley's IET Healthcare Technology Letters (HTL) dedicated to the 2024 edition of the augmented environments for computer-assisted interventions (AE-CAI), computer assisted and robotic endoscopy (CARE), and context-aware operating theatres (OR 2.0) joint workshop.We are pleased to present the proceedings of this exciting scientific gathering held in conjunction with the medical image computing and computer-assisted interventions (MICCAI) conference on October 6th, 2024 in Marrakech, Morocco.Computer-assisted interventions (CAI) is a field of research and practice, where medical interventions are supported by computer-based tools and methodologies.CAI systems enable more precise, safer, and less invasive interventional treatments by providing enhanced planning, real-time visualization, instrument guidance and navigation, as well as situation awareness and cognition.These research domains have been motivated by the development of medical imaging and its evolution from being primarily a diagnostic modality towards its use as a therapeutic and interventional aid, driven by the need to streamline the diagnostic and therapeutic processes via minimally invasive visualization and therapy.To promote this field of research, our workshop seeks to showcase papers that disseminate novel theoretical algorithms, technical implementations, and development and validation of integrated hardware and software systems in the context of their dedicated clinical applications.The workshop attracts researchers in computer science, biomedical engineering, computer vision, robotics, and medical imaging.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,037

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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