Establishing Orbital Floor Symmetry to Support Mirror Imaging in Computer-Aided Reconstruction of the Orbital Floor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical precision in the reconstruction of the orbital floor is crucial to functional visual and aesthetic outcomes. Increasingly, computer-aided design is being utilized to aid in precise preoperative planning by using the mirror images of the unaffected side. The authors aim to use 3-dimensional (3D) quantitative analysis to establish whether the native orbital floor topography is sufficiently symmetric to support this practice. METHODS: Ten high resolution head and neck computed tomography scans of patients without periorbital pathology were obtained. These were imported into a 3D medical image processing software and segmented to isolate bilateral orbital floors. Each native orbital floor was compared to the mirror image of the contralateral side by conformance map computation. Data collection included measures of 25% and 75% quartile, median, mean, standard deviation, and root-mean-square (RMS). RESULTS: The topographic analysis demonstrated a high degree of topographic conformance with a mean RMS of 0.58 ± 0.37 mm. Further volumetric analysis comparing the total orbital volume between each side also demonstrates a high degree of volumetric symmetry with a mean difference of 0.55 mL (P = 0.30). CONCLUSION: Comparison of the native orbital floor and the mirror image of the contralateral side by conformance map computation and volumetric analysis demonstrated a high degree of morphologic similarity. The native orbital floor topography provides optimal symmetry to support mirror imaging techniques used in orbital floor reconstruction.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».