1 Lo scopo di questo caso di studio retrospettivo2 era quello di convalidare l'accuratezza dell'uso 3 dei goniometri in un ambiente di realtà virtuale. 4 Si trattava di uno studio in cieco in cui il posizionamento del chirurgo 5 in VR è stato confrontato con il posizionamento effettivo 6 utilizzato in chirurgia. 7 Attualmente, la visualizzazione ottimale degli aneurismi cerebrali8 e di altre malformazioni vascolari intracraniche 9 per il trattamento o la pianificazione richiede l'esecuzione di angiogrammi rotazionali 3D 10 all'inizio della procedura.
11 Questo espone il paziente alle radiazioni 12 e aumenta i tempi procedurali. 13 La segmentazione nella realtà virtuale aumenta la fiducia del chirurgo14 e aumenta la comprensione di casi chirurgici complessi. 15 Il corpo umano esiste in uno spazio 3D e quindi visualizzarlo 16 nello spazio 3D è molto più indicativo dell'anatomia patologica 17 rispetto alla visualizzazione di una TC o di una risonanza magnetica 2D.
18 Questi risultati hanno un impatto sulla ricerca e sulla medicina, 19 riducendo i tempi di pianificazione per determinare 20 l'angolo dell'apparecchiatura di imaging in sala operatoria.21 Attualmente, i pazienti devono essere scansionati con una rotazione a 360 22 in modo da poter determinare la posizione dell'arco a C. 23 Crediamo di poter ridurre il tempo in cui il paziente 24 viene sedato e la sua esposizione alle radiazioni offrendo 25 i suggerimenti per il posizionamento dell'arco a C prima dell'intervento chirurgico. 26 La segmentazione è l'atto di ricreare modelli3D 27 di anatomia specifica del paziente da immagini mediche.
28 È il passaggio più critico, ma richiede molte risorse 29 sia per quanto riguarda i requisiti software che le competenze umane. 30 Pertanto, il nostro obiettivo principale di ricerca 31 è l'automazione della segmentazione, 32 l'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico 33 per ridurre la barriera all'ingresso 34 per l'implementazione di questa tecnologia su larga scala.
