Innovative Integration of 4D Cardiovascular Reconstruction and Hologram: Framework Development of a New Visualization Tool for Coronary Artery Bypass Grafting Planning
Notice bibliographique
Résumé
Background: Planning for coronary artery bypass grafting (CABG) necessitates advanced spatial visualization skills and consideration of multiple factors, including the depth of coronary arteries within the subepicardium, calcification levels, and pericardial adhesions. Objective: This study aimed to address these requirements by reconstructing a dynamic cardiovascular model, displaying it as a naked-eye hologram, and evaluating the clinical utility of this innovative visualization tool for preoperative CABG planning. Methods: We used preoperative 4D cardiac computed tomography angiography (4D-CCTA) data from 14 patients scheduled for CABG to develop a semiautomated workflow. This workflow enabled time-resolved segmentation of the heart chambers, epicardial adipose tissue (EAT), and coronary arteries, complete with calcium scoring. Methods for segmenting cardiac structures, quantifying coronary calcification, visualizing coronary depth within EAT, and assessing pericardial adhesions via motion analysis were incorporated. These dynamic reconstructions captured spatial relationships, coronary stenosis, calcification, and depth in EAT, as well as pericardial adhesions. Dynamic cardiovascular holograms were then generated and displayed using the Looking Glass platform (Looking Glass Factory Inc). Thirteen cardiac surgeons assessed the utility of the holographic visualization tool on a Likert scale. In addition, a surgeon visually scored pericardial adhesions using the holograms of all 21 patients (including 7 undergoing secondary cardiac surgeries) and compared these scores with actual intraoperative findings. Results: Cardiac surgeons highly rated the visualization tool for its utility in preoperative planning, with a mean Likert score of 4.57/5.0 (SD 0.5). The hologram-based scoring of pericardial adhesions showed a strong correlation with intraoperative findings (correlation coefficient r=0.786; P<.001). Conclusions: This study delineates the structural framework of a visualization tool specifically designed for preoperative CABG planning. It produces high-quality, clinically relevant, dynamic holograms from patient-specific volumetric data, with clinical feedback confirming its practicality and effectiveness for preoperative surgical planning.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».