3D printing in medicine of congenital heart diseases
Notice bibliographique
Résumé
Congenital heart diseases causing significant hemodynamic and functional consequences require surgical repair. Understanding of the precise surgical anatomy is often challenging and can be inadequate or wrong. Modern high resolution imaging techniques and 3D printing technology allow 3D printing of the replicas of the patient's heart for precise understanding of the complex anatomy, hands-on simulation of surgical and interventional procedures, and morphology teaching of the medical professionals and patients. CT or MR images obtained with ECG-gating and breath-holding or respiration navigation are best suited for 3D printing. 3D echocardiograms are not ideal but can be used for printing limited areas of interest such as cardiac valves and ventricular septum. Although the print materials still require optimization for representation of cardiovascular tissues and valves, the surgeons find the models suitable for practicing closure of the septal defects, application of the baffles within the ventricles, reconstructing the aortic arch, and arterial switch procedure. Hands-on surgical training (HOST) on models may soon become a mandatory component of congenital heart disease surgery program. 3D printing will expand its utilization with further improvement of the use of echocardiographic data and image fusion algorithm across multiple imaging modalities and development of new printing materials. Bioprinting of implants such as stents, patches and artificial valves and tissue engineering of a part of or whole heart using the patient's own cells will open the door to a new era of personalized medicine.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».