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Enregistrement W2564419124 · doi:10.1530/erp-16-0036

Making three-dimensional echocardiography more tangible: a workflow for three-dimensional printing with echocardiographic data

2016· review· en· W2564419124 sur OpenAlexaff
Azad Mashari, Mario Montealegre-Gallegos, Ziyad O. Knio, Lu Yeh, Jelliffe Jeganathan, Robina Matyal, Kamal R. Khabbaz, Feroze Mahmood

Notice bibliographique

RevueEcho Research and Practice · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflow3D printingRapid prototypingThree dimensional printingProcess (computing)MedicineSegmentationComputer science3D modelingEngineering drawingArtificial intelligenceDatabaseEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional (3D) printing is a rapidly evolving technology with several potential applications in the diagnosis and management of cardiac disease. Recently, 3D printing (i.e. rapid prototyping) derived from 3D transesophageal echocardiography (TEE) has become possible. Due to the multiple steps involved and the specific equipment required for each step, it might be difficult to start implementing echocardiography-derived 3D printing in a clinical setting. In this review, we provide an overview of this process, including its logistics and organization of tools and materials, 3D TEE image acquisition strategies, data export, format conversion, segmentation, and printing. Generation of patient-specific models of cardiac anatomy from echocardiographic data is a feasible, practical application of 3D printing technology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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