The role of 3D printing in teaching and education in human skeletal anatomy
Notice bibliographique
Résumé
The project represents a partnership between physical anthropology and human anatomy for the creation of 3D anatomical models for research and training. The models were created from post‐mortem X‐Ray CT scans of teaching cadavers. Initial steps involved identifying tissues, structures or regions of interest, and segmenting the structures of interest. Once a 3D model was rendered, further editing and refinement was required for 3D printing. CT scans were undertaken at the Health Sciences Centre, University of Manitoba. Analysis of the data was undertaken in the Bioanthropology Digital Image Analysis Laboratory (BDIAL), University of Manitoba. The data were edited and rendered using Materialise MIMICS and INUS Rapidform software. Physical models were created using a Z‐Corp Z406 3D printer. Preliminary input from students demonstrates the impact of the models for training and research, particularly the hand‐on nature of viewing models. Of particular benefit is the ability to reveal hidden structures at increased magnification, facilitating better understanding of the anatomical relationship of structures not easily visible in cadavers or photos. The use of 3D printing provides an innovative, on‐demand, pedagogical tool benefiting a variety of training needs, including physical anthropology, clinical and basic medical sciences. Funded by University of Manitoba; Canada Research Chairs Program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».