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Enregistrement W4286785473 · doi:10.33448/rsd-v11i9.31721

Development of a customized three-dimensional airway model

2022· article· en· W4286785473 sur OpenAlex
Mateus Samuel Tonetto, Hugo Goulart de Oliveira, André Frotta Müller, Paulo Roberto Stefani Sanches, Luciano Folador, Felipe Soares Torres, Tiago Severo Garcia

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResearch Society and Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationConfidence intervalComputed tomographyNuclear medicineAirwayReplicateSoftware3d modelBiomedical engineeringComputer scienceArtificial intelligenceMedicineMathematicsRadiologyStatisticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to develop a customized, three-dimensional airway model based on relevant medical images, using additive manufacturing techniques. We evaluated the model’s ability to replicate the dimensions of the images acquired from the chest of a patient using multi-detector computed tomography (CT). Using dedicated software, a three-dimensional mesh was created based on the images. A multi-detector CT study of the full-scale printed three-dimensional airways model was subsequently carried out to compare its dimensions with that of the original study at four predetermined points. The observed median differences at the four points were 0.4 mm (p = 0.686), -1.3 mm (p = 0.138), 0.7 mm (p = 0.141), and 0.1 mm (p = 0.892). The intraclass correlation coefficient between the measurements made on the patient and those on the model was 0.98 (95% confidence interval: 0.96–0.99, p < 0.001). We successfully developed a three-dimensional model of the airway based on its corresponding medical images. The differences in the dimensions between the model and the original images were in line with those observed in previous studies and are presumably irrelevant for most applications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,301 · 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