Creating Neonatal Ultrasound Simulations using 3D printing
Notice bibliographique
Résumé
Medical imaging techniques are an important tool for physicians and technicians to use when diagnosing and treating illness. CT, MRI and Ultrasound are commonplace in most medical facilities due to their ease of use and far reaching applications. Ultrasound, in particular, is the ideal modality for diagnosing disease in children and infants due to several factors. For example, Ultrasound does not introduce ionizing radiation into the patient in the way that CT does, which is extremely important for developing children. Due to the considerations associated with neonatal ultrasound, it is beneficial for physicians and students to have access to training simulations that familiarize them with up-to-date ultrasound techniques. Such a simulation would ideally be low cost to produce and operate, easily communicable within the medical community, adaptable in order to simulate various conditions, and would make use of the same tools that are used when performing a live ultrasound. Currently, there exists no neonatal ultrasound simulation. This project proposes using 3D printing manufacturing to create a cheap, accurate model of a neonate brain to be used as a simulation tool. 3D printing presents a novel opportunity to create a simulation that satisfies all of the previously listed ideal characteristics. This project discusses the practicality, approach and challenges associated with using 3D printing to create a neonatal ultrasound simulation. * Indicates faculty mentor.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».