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Enregistrement W1505533455 · doi:10.1002/ase.1537

Stereoscopic vascular models of the head and neck: A computed tomography angiography visualization

2015· article· en· W1505533455 sur OpenAlexaff
Dongmei Cui, James C. Lynch, Andrew D. Smith, Timothy D. Wilson, Michael N. Lehman

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStereoscopyVisualizationVirtual realityHead and neckComputed tomography angiographyComputer scienceAnatomyAngiographyRadiologyMedicineComputer visionMedical physicsArtificial intelligenceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer-assisted 3D models are used in some medical and allied health science schools; however, they are often limited to online use and 2D flat screen-based imaging. Few schools take advantage of 3D stereoscopic learning tools in anatomy education and clinically relevant anatomical variations when teaching anatomy. A new approach to teaching anatomy includes use of computed tomography angiography (CTA) images of the head and neck to create clinically relevant 3D stereoscopic virtual models. These high resolution images of the arteries can be used in unique and innovative ways to create 3D virtual models of the vasculature as a tool for teaching anatomy. Blood vessel 3D models are presented stereoscopically in a virtual reality environment, can be rotated 360° in all axes, and magnified according to need. In addition, flexible views of internal structures are possible. Images are displayed in a stereoscopic mode, and students view images in a small theater-like classroom while wearing polarized 3D glasses. Reconstructed 3D models enable students to visualize vascular structures with clinically relevant anatomical variations in the head and neck and appreciate spatial relationships among the blood vessels, the skull and the skin.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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