A head in virtual reality: Development of a dynamic head and neck model
Notice bibliographique
Résumé
Advances in computer and interface technologies have made it possible to create three-dimensional (3D) computerized models of anatomical structures for visualization, manipulation, and interaction in a virtual 3D environment. In the past few decades, a multitude of digital models have been developed to facilitate complex spatial learning of the human body. However, there is limited empirical evidence to guide the development and integration of effective computer models for teaching and learning. The purpose of this article is to describe the development of a dynamic head and neck model with flexible displays (2D, 3D, and stereoscopic 3D) and interactive control features that can be later used to design and test the efficacy of computer models as a means of improving student learning. The model was created using computer tomography scans of a human cadaver. Anatomical structures captured on the scans were segmented into discreet areas, and then reconstructed in three-dimensions using specialized software. The final model consists of 70 distinct anatomical structures that can be displayed in 2D, 3D, or stereoscopic 3D. In 3D mode, a mouse can be used to actively and continuously interact with the model by manipulating viewer orientation, altering surface transparency, superimposing 2D scans with 3D reconstructions, removing or adding structures sequentially, and customizing animated scenes to show complex anatomical pathways or relationships.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».