Schedule feasibility and workflow for additive manufacturing of titanium plates for cranioplasty in canine skull tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Additive manufacturing has allowed for the creation of a patient-specific custom solution that can resolve many of the limitations previously reported for canine cranioplasty. The purpose of this pilot study was to determine the schedule feasibility and workflow in manufacturing patient-specific titanium implants for canines undergoing cranioplasty immediately following craniectomy. RESULTS: Computed tomography scans from patients with tumors of the skull were considered and 3 cases were selected. Images were imported into a DICOM image processing software and tumor margins were determined based on agreement between a board-certified veterinary radiologist and veterinary surgical oncologist. Virtual surgical planning was performed and a bone safety margin was selected. A defect was created to simulate the planned intraoperative defect. Stereolithography format files of the skulls were then imported into a plate design software. In collaboration with a medical solution centre, a custom titanium plate was designed with the input of an applications engineer and veterinary surgery oncologist. Plates were printed in titanium and post-processed at the solution centre. Total planning time was approximately 2 h with a manufacturing time of 2 weeks. CONCLUSIONS: Based on the findings of this study, with access to an advanced 3D metal printing medical solution centre that can provide advanced software and printing, patient-specific additive manufactured titanium implants can be planned, created, processed, shipped and sterilized for patient use within a 3-week turnaround.
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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 | 0,000 | 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 découle