Schedule feasibility and workflow for additive manufacturing of titanium plates for cranioplasty reconstruction in canine skull tumors
Notice bibliographique
Résumé
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. Computed tomography scans from patients with tumors of the skull were considered and 3 cases were selected. Images were imported into OsiriX MD 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 5mm bone margin was selected. A defect was created to simulate the intraoperative defect. Stereolithography format files of the skulls were imported into Renishaw Additive-manufacture for Design-led Efficient Patient Treatment (ADEPT) software. In collaboration with medical solution center, Additive Design in Surgical Solutions (ADEISS), a custom titanium plate was designed with the input of an applications engineer and veterinary surgical oncologist. Plates were printed in titanium and postprocessed at ADEISS. Total planning time was approximately 2 hours with a manufacturing time of 2 weeks. Based on the findings of this study, with access to an advanced 3D metal printing medical solution center 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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».