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Enregistrement W2796558498 · doi:10.1097/jpo.0000000000000190

Cranial Remodeling Orthosis for Infantile Plagiocephaly Created Through a 3D Scan, Topological Optimization, and 3D Printing Process

2018· article· en· W2796558498 sur OpenAlexafffund
Maya Geoffroy, Julien Gardan, Jason Goodnough, Johanne Mattie

Notice bibliographique

RevueJPO Journal of Prosthetics and Orthotics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCraniofacial Disorders and Treatments
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesUniversité de Technologie de TroyesBritish Columbia Institute of Technology
Mots-clés3D printingDesign for manufacturabilityTopology optimizationFused deposition modelingScannerComputer scienceProcess (computing)3d scanningEngineering drawingManufacturing engineeringMechanical engineeringEngineeringFinite element methodArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Purpose This article presents a novel design of a cranial remodeling orthosis (CRO) helmet developed through a three-dimensional (3D) scanning and 3D printing process to correct an infantile plagiocephaly. Materials and Methods This research merges a handheld scanner, computer-aided engineering (CAE), and fused deposition modeling (FDM) technologies to propose an alternative to traditional plaster casting. The study finds out all criteria that will merge with requirements, 3D scanning, topological optimization into the CAE, and 3D printing to implement the design for manufacturing (DFM) approach to get a reproducible process that is less invasive for the child. Results The project identifies the current limitations and creates design requirements and acceptance criteria to define a design and manufacturing process using a topological optimization method. Based on a child's skull 3D scan, the application aims to manufacture a CRO helmet due to clinical criteria by 3D printing. The new design aims to reduce the time from assessment to initial fitting and to reduce the temperature within the CRO. The project has manufactured a CRO helmet by fused depositing modeling in 3D printing to characterize its mechanical behavior and analyze the possible improvements. Conclusions Limitations were found in the material used in the 3D printing, and some recommendations are made to improve the method. The DFM approach is useful for improving the final product by considering manufacturing and use constraints as soon as possible in the design stage, such as part orientation, infill density, and topological optimization parameters as well as the practitioner' skills. The main novelty is to have developed a 3D scanning and 3D printing process to correct an infantile plagiocephaly to obtain a CRO helmet responding to use and manufacturing constraints while proposing a suitable organic shape.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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