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Surgical technique is essential to ensure safe minimally invasive adrenalectomy. Due to the relative rarity of adrenal surgery, it i challenging to ensure adequate exposure in surgical training. Surgical video analysis supports auto-evaluation, expert assessmen and could be a target for automatization. The developed ontology was validated by a European expert consensus and is applicabl across the surgical techniques encountered in all participating centres, with an exemplary demonstration in bi-centric recordings Standardization of adrenalectomy video analysis may foster surgical training and enable machine learning training for automated safety alerts.
Seeliger, B., Di Lorenzo, S., Alesina, P. F., Brunaud, L., Chiapponi, C., De Crea, C., Donatini, G., Iacobone, M., Makay, Ö., Mihai, R., Mogl, M. T., Mutter, D., Padoy, N., Palazzo, F., Vidal, O., Pennestrí, F., Marescaux, J., Vix, M., Raffaelli, M., Development of an ontology for laparoscopic transabdominal adrenalectomy via a comprehensive modified Delphi survey and its validation on a multicentric pilot data set for surgical training and future video analysis with machine learning algorithms, <<BRITISH JOURNAL OF SURGERY>>, 2024; 111 (6): 1-3. [doi:10.1093/bjs/znae148] [https://hdl.handle.net/10807/322504]
Development of an ontology for laparoscopic transabdominal adrenalectomy via a comprehensive modified Delphi survey and its validation on a multicentric pilot data set for surgical training and future video analysis with machine learning algorithms
Surgical technique is essential to ensure safe minimally invasive adrenalectomy. Due to the relative rarity of adrenal surgery, it i challenging to ensure adequate exposure in surgical training. Surgical video analysis supports auto-evaluation, expert assessmen and could be a target for automatization. The developed ontology was validated by a European expert consensus and is applicabl across the surgical techniques encountered in all participating centres, with an exemplary demonstration in bi-centric recordings Standardization of adrenalectomy video analysis may foster surgical training and enable machine learning training for automated safety alerts.
Seeliger, B., Di Lorenzo, S., Alesina, P. F., Brunaud, L., Chiapponi, C., De Crea, C., Donatini, G., Iacobone, M., Makay, Ö., Mihai, R., Mogl, M. T., Mutter, D., Padoy, N., Palazzo, F., Vidal, O., Pennestrí, F., Marescaux, J., Vix, M., Raffaelli, M., Development of an ontology for laparoscopic transabdominal adrenalectomy via a comprehensive modified Delphi survey and its validation on a multicentric pilot data set for surgical training and future video analysis with machine learning algorithms, <<BRITISH JOURNAL OF SURGERY>>, 2024; 111 (6): 1-3. [doi:10.1093/bjs/znae148] [https://hdl.handle.net/10807/322504]
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.