3D printed ventricular septal defect patch: a primer for the 2015 Radiological Society of North America (RSNA) hands-on course in 3D printing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hand-held three dimensional models of the human anatomy and pathology, tailored-made protheses, and custom-designed implants can be derived from imaging modalities, most commonly Computed Tomography (CT). However, standard DICOM format images cannot be 3D printed; instead, additional image post-processing is required to transform the anatomy of interest into Standard Tessellation Language (STL) format is needed. This conversion, and the subsequent 3D printing of the STL file, requires a series of steps. Initial post-processing involves the segmentation-demarcation of the desired for 3D printing parts and creating of an initial STL file. Then, Computer Aided Design (CAD) software is used, particularly for wrapping, smoothing and trimming. Devices and implants that can also be 3D printed, can be designed using this software environment. The purpose of this article is to provide a tutorial on 3D Printing with the test case of complex congenital heart disease (CHD). While the infant was born with double outlet right ventricle (DORV), this hands-on guide to be featured at the 2015 annual meeting of the Radiological Society of North America Hands-on Course in 3D Printing focused on the additional finding of a ventricular septal defect (VSD). The process of segmenting the heart chambers and the great vessels will be followed by optimization of the model using CAD software. A virtual patch that accurately matches the patient's VSD will be designed and both models will be prepared for 3D printing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle