Application of 3D Printing Support Material for Neurosurgical Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Brain dissection, an intricate neurosurgical skill, is central to life-saving procedures such as intrinsic brain tumor excision and resective epilepsy surgery. The aims of this manuscript are to outline the selection process of a suitable material for the development of a dissectible brain simulator and to present the use of support material, SUP 706, manufactured by Stratasys Ltd. as a non-waste alternative for sustainably engineering solutions for surgical education. A feasibility study was conducted through qualitative function deployment (QFD) followed by a material selection process. End-user requirements and manufacturing product characteristics were incorporated into the workflow. Three materials, silicone, TissueMatrix™ and support material each formed the primary component of the first two prototypes. Expert feedback, manufacturing cost, safety profiling, functional fidelity and post-processing time data were collected and analyzed. The unique break-away feature of moist support material was found to be more suitable than using silicone or TissueMatrix™ for demonstrating brain dissection techniques. In addition, support material displayed higher functional fidelity by mimicking surgical tissues such as pia mater, gray and white matter, and blood vessels. The cost of the support material prototype was 39% less that of TissueMatrix™ and roughly the same as the silicone model. It took twice as long to post-process the support material prototype than it did the TissueMatrix™ design. Support material lost its ideal dissection properties and began to disintegrate after 30 - 45 minutes. In conclusion 3D printer support material is a low-cost material for a dissectible brain simulator.Clinical Relevance- The use of support material as the primary material in developing a dissectible brain simulator is a promising way of advancing neurosurgical education.
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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 | 0,000 | 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 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 ».