Robotic Skull Contouring for Facial Reconstruction—A Cadaveric Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Orbital trauma is a complex facial injury that can result in significant morbidity secondary to functional and cosmetic changes. Autologous calvarial bone grafting remains the gold standard in addressing orbital fractures, offering good biocompatibility and robust long-term outcomes. However, manual carving of the bone grafts is time-consuming and can increase the risk of inaccuracies that can affect cosmesis and function. OBJECTIVE: The authors set out to evaluate the accuracy and efficiency of robotic bone graft carving in the repair of orbital defects. METHODS: Orbital defects were simulated in 8 orbits. Calvarial bone was harvested and carved with the robot using virtual preoperative planning. Accuracy of the reconstruction was measured using a surface deviation map. Efficiency was measured by looking at carving time. A retrospective chart review provided operative time benchmarks for similar defects in cases of manual carving. RESULTS: Robotic carving achieved submillimeter accuracy (RMS 0.25-0.38 mm error). After multiple rounds of parametric optimization, carving time was also reduced from over 40 minutes to under 12 minutes. The average operative time after manual carving was 55 minutes. CONCLUSIONS: Robotic-assisted bone carving offers a very precise and time-efficient alternative to manual bone carving in orbital reconstruction. With further validation in the operating room, this technique may enhance the accuracy of the reconstruction and significantly increase efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».