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Enregistrement W3175571102 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.444.8

Limited access to museum and prosection models: how 3D scanning and 3D printing can help

2019· article· en· W3175571102 sur OpenAlexaff
Gabriel Venne, Rachel Medvedev

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés3d scanning3d printed3d model3D printingComputer science3D modelingPoint (geometry)ScannerMultimediaArtificial intelligenceComputer graphics (images)Biomedical engineeringEngineeringMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A large number of universities are dependent upon prosections for their anatomy laboratory. Prosections are time‐demanding to maintain and to produce. Technological advancement in the 21 st century now offers tremendous new resources for teaching/learning anatomy: virtual reality, multimedia, 3D models, plastinations, etc. In spite of the high quality of the multimedia‐based modalities, it is suggested that physical 3D models are still superior and more appropriate for learning anatomy when students are tested on 3D material, and are more representative of their future practice. Commercially available 3D models, such as those printed from segmented cadaveric images, or plastinated models are extremely expensive. Recent technological advancement has made high‐resolution 3D scanning and 3D printing more affordable. Structured‐light scanning is a technique for accurately creating 3D surface models by projecting a known pattern of light onto the object, then capturing and analyzing the distortion of the pattern using a camera system. It has been used and validated for soft tissue morphology recording for clinical and research purposes. The reported 3D resolution of this surface scanner is 0.1 mm, with a 3D point accuracy of up to 0.05 mm. The aim of this communication is to present an affordable technique to produce 3D printed replicates of prosections and museum models. This initiative can provide students the opportunity to learn from the restricted fragile models in an effort to preserve them and to reduce the handling by students. METHODS Anatomic material, prosection specimens, and museum models were first scanned using an Artec 3D scanner (Artec Spider; Palo Alto, CA), and the digital replicate was refined using the associated software. If needed, the digital model was modified using the commercially available CAD software, Materialise Magics (Materialise, Leuven, BE) to further design it before 3D printing. Using the 3D printer Ultimaker 3 Extended and associated software (Geldermalsen, Netherlands), the digital model was then printed with PLA (polylactic acid) and PVA (polyvinyl alcohol); the PVA acts as the dissolvable support material, and the PLA as the final product. Once printed, models were made to look realistic through collaboration with a medical illustrator. Discussion Complex structures have been reproduced with success using this method (Fig. 1). Students can handle these models to obtain the haptic experience, while observing the demonstration done on the original prosection from which the prints were made. This reduces the handling of delicate prosections which can affect their integrity. This is also a good alternative to reduce the prosection dependence of prosection‐based laboratories; replicates can be reproduced at a high accuracy, at minimal printing cost, and infinitely. The 3D scanner and 3D printer were acquired for the price of a few commercially available 3D printed models or of one medium size plastination specimen. CONCLUSION This low‐cost technique allows the production of 3D replicates of complex prosections and museum models that can be safely handled by a large number of students in and outside of the laboratory setting. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,016

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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