Synthesis and characterisation of a cancerous liver for presurgical planning and training applications
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
OBJECTIVES: Oncology surgeons use animals and cadavers in training because of a lack of alternatives. The aim of this work was to develop a design methodology to create synthetic liver models familiar to surgeons, and to help plan, teach and rehearse patient-specific cancerous liver resection surgery. DESIGN: Synthetic gels were selected and processed to recreate accurate anthropomorphic qualities. Organic and synthetic materials were mechanically tested with the same equipment and standards to determine physical properties like hardness, elastic modulus and viscoelasticity. Collected data were compared with published data on the human liver. Patient-specific CT data were segmented and reconstructed and additive manufactured models were made of the liver vasculature, parenchyma and lesion. Using toolmaking and dissolvable scaffolds, models were transformed into tactile duplicates that could mimic liver tissue behaviour. RESULTS: Porcine liver tissue hardness was found to be 23 H00 (±0.1) and synthetic liver was 10 H00 (±2.3), while human parenchyma was reported as 15.06 H00 (±2.64). Average elastic Young's modulus of human liver was reported as 0.012 MPa, and synthetic liver was 0.012 MPa, but warmed porcine parenchyma was 0.28 MPa. The final liver model demonstrated a time-dependant viscoelastic response to cyclic loading. CONCLUSION: Synthetic liver was better than porcine liver at recreating the mechanical properties of living human liver. Warmed porcine liver was more brittle, less extensible and stiffer than both human and synthetic tissues. Qualitative surgical assessment of the model by a consultant liver surgeon showed vasculature was explorable and that bimanual palpation, organ delivery, transposition and organ slumping were analogous to human liver behaviour.
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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