The Use of Multi–detector Row Computed Tomography (MDCT) as an Alternative to Specimen Preparation for Anatomical Instruction
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study reported here was to establish a method of teaching veterinary anatomy, including radiologic anatomy, for clinical practice using computer-aided diagnosis (CAD). Two clinically healthy dogs and three cats were scanned using multi-detector row computed tomography (MDCT). Images were made by means of imaging processing software. At the workstation, by observing the transverse, dorsal-plane, or sagittal sections and three-dimensional (3D) images simultaneously, it is much easier to understand the 3D anatomical structure. With this educational support system, anatomical figures can be explained using living animals instead of specimens. In addition, clinical representative examples can be used to show anatomical disorders to students. Veterinary students (N = 62) who filled out a questionnaire evaluating how the method aided their understanding of both experimental study and clinical examples gave it a score of 88.2 +/- 20.6 (Mean +/- SD) on a visual analog scale. This system can enhance veterinary students' understanding and interest in anatomy and can enable us to offer them a quality veterinary medical education. We concluded that CAD is a useful new option not only for clinical service but also for veterinary education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».