1 这个回顾性案例研究2的目的是验证在虚拟现实环境中使用量角器3（protractors）的准确性。4 这是一项盲法研究，将外科医生在虚拟现实中的位置5（position）与手术中使用的实际位置6（actual positioning 6）进行比较。7 目前，脑动脉瘤8（brain aneurysms）和其他颅内血管畸形9（other cranial within vascular malformations）的最佳可视化用于治疗或计划，需要进行3D旋转血管造影10（3D rotational angiograms）在手术开始时。
11 这会使患者暴露在辐射下 12 并增加手术时间。13 虚拟现实中的分割可以增强外科医生的信心14 并增加对复杂手术病例的理解。15 人体存在于 3D 空间中，因此在 3D 空间中观察 16 比观察 2D CT 或 MRI 更能表明病理解剖学 17。
18 这些发现影响了研究和医学，19 减少了确定 20 手术室成像设备角度的计划时间。21 目前，必须用 360 度旋转 22 扫描患者，以便确定 C 臂位置。23 我们相信，通过提供 25 手术前 C 臂定位的建议，我们可以减少患者 24 镇静的时间和他们的辐射暴露。26 分割是从医学图像中重新创建患者特定解剖结构的 3D 模型 27 的行为。
28 这是最关键的一步，但在软件要求和人类专业知识方面，它都是耗费资源 29 的。30 因此，我们的主要研究重点 31 是自动化分割，32 利用机器学习技术 33 来降低大规模部署该技术的准入门槛 34。
