Computed Tomographic Angiography for Localization of the Cutaneous Perforators of the Leg
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Results of vascular anatomical studies of the lower limb in the past have been primarily descriptive in nature and are therefore less useful in directing the design of local perforator-based flaps. The purpose of this study was to document the three-dimensional anatomy of the cutaneous perforators arising from the anterior tibial, posterior tibial, and peroneal arteries and provide a statistically verified method for predicting perforator location for use in the clinical setting. METHODS: Computed tomographic angiography and three-dimensional reconstructions of the lower limb using Mimics software were completed for five lead oxide-injected cadavers. The cutaneous perforators of the vessels of the tibial trunk were identified, and perforator diameter, course, and location relative to leg length were determined. Cluster analysis was performed to evaluate the consistency of perforator locations across individuals. RESULTS: The anterior tibial artery had the greatest number of perforator vessels, which clustered into three groups centered at 83 ± 6 percent (percent of tibial height ± SD), 59 ± 7 percent, and 28 ± 9 percent. Peroneal artery perforators were clustered in two groups centered at 61 ± 9 percent and 27 ± 11 percent. The posterior tibial artery perforators could also be divided into two groups; however, a larger SD in the two groups suggests that perforators arising from this vessel are more evenly spaced. CONCLUSIONS: Statistical analysis demonstrated that the major perforator vessels of the tibial trunk are conserved across individuals and can be reliably dissected using the cluster's statistical distribution. Results of this study will allow for better preoperative planning of local flaps.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».