The Pocket Pelvis: Developing an Augmented Reality App for Better Understanding of Pelvis Anatomy
Notice bibliographique
Résumé
The human pelvis is one of the more complicated anatomical regions for students to understand due to its complex 3D geometry, the layered pelvic walls, and the differences between male and female pelvises. In order to facilitate the 3D learning of the pelvis we developed an augmented reality application that allows the learner to visualize structures of the pelvis on a 3D printed pelvis model. The 3D printed pelvis model was created based on volumetric reconstruction of the NIH Visible Human dataset. Pelvis structures, such as muscles and neurovasculature, were created using Blender 3D modeling software. The application was created using Unity, and Vuforia was used for the augmented reality image recognition. The app was programmed for use on Android or iOS devices. The aim of this app was not to re‐create an anatomical model, but rather to create a teaching tool that is both accurate and conceptual in nature. Iterative design of the user interface and the user experience led to an educational experience where students can manipulate the 3D printed pocket‐sized pelvis and have control over which structures they can view in the augmented reality app. This approach has led to a set of best practices for this type of augmented reality app: The 3D printed object needs to be generated using a filament that is not too shiny to minimize glare, the tags recognized by Vuforia for adding the augmented reality structures need to be unique and their size needs to be a compromise between optimal recognition and non‐interference with the anatomy. The user interface needs to be clearly structured and allow the user to interact with the augmented reality structures and their device seamlessly and simultaneously. The combination of a physical object that can be freely turned with augmented reality structures that can be turned on and off by the user leads to a user experience that combines a haptic experience with visual cues – a combination that is a foundation for a deep anatomical understanding of the pelvis. Support or Funding Information Supported by the Strategic Investment Fund from the UBC Faculty of Medicine and the UBC Teaching and Learning Enhancement Fund This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».