Virtual Anatomical Three-Dimensional Fit Trial for Intra-Thoracically Implanted Medical Devices
Notice bibliographique
Résumé
Our purpose is to develop a system that converts computed tomography (CT) scans into an interactive three-dimensional (3-D) model of the thoracic cavity. This study will allow for the preoperative determination of optimal anatomical fit of intra-thoracically implanted medical equipment such as circulatory support devices. From the radiology data bank, we consecutively selected 34 cardiac and 42 noncardiac patients who had CT scans of the chest. Anatomical structures of the electronic CT scans were manually extracted using software. These structures included the thoracic cage, lungs, heart, and the great vessels. The information was converted into a 3-D surface mesh model, which was imported into a 3-D viewer to acquire direct anatomical measurements. The thoracic cage and intra-thoracic organs were measured for data analysis. A methodology was successfully developed to convert a patient's thoracic CT scans into interactive 3-D models, permitting the collection of key anatomical measurements to assess intra-thoracic device fit feasibility. Extensive measurements of the reconstructed thoracic cavity were recorded in a database format and analyzed. This study demonstrated the feasibility of implementing a rapid preoperative screening method based on anatomical fit for the selection or rejection of patients who are candidates for an intra-thoracic mechanical device. This new method will allow for the virtual preoperative implantation of such devices within a patient's chest cavity.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».