In house virtual surgery and 3D complex head and neck reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 3-Dimensional (3D) printing can be applied to virtual planning and creation of surgical guides for mandibular reconstruction. Such systems are becoming increasingly prevalent in head and neck reconstruction. However, third party access to this technology is costly and removes the opportunity to design, create, and modify the bony reconstructions, as third party technology is a black box. This series is a pilot study to document the feasibility of an in-house software tool. The objectives of this study are to describe the design of an automated in house system and assess the accuracy of this in house automated software tool for mandibular reconstruction in a simulated environment. METHODS: Software was written to automate the preoperative planning and surgical guide creation process. In a simulation lab, Otolaryngology residents were tasked with resecting and reconstructing a simulated mandible using the 3D-printed cutting guides. A control group of residents performed resection and reconstruction using the traditional method without cutting guides. T-test analysis was performed to compare specific aspects of the final reconstructions including: change from native mandibular width and projection, segment gap distance, and reconstruction time. RESULTS: Mandibular reconstruction was successful in all participants using the 3D printed system. The guided group performed significantly better on the measurement of change in Mandibular overlap, projection, segment gap volume. There was a non-significant trend towards better mandibular width and operative time for the guided group. CONCLUSIONS: This study confirms functionality and feasibility of using an in house automated software for planning and creating surgical guides.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».