Description of a Novel Web-Based Liposuction System to Estimate Fat Volume and Distribution
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
BACKGROUND: Preoperative planning for liposuction is vital to ensure safe practice and patient satisfaction. However, current standards of fat assessment before surgery are guided by subjective methods such as visual inspection, skin-pinch tests, and waist circumference measurements. OBJECTIVES: This study aimed to develop an inexpensive software-based tool that utilizes ultrasound (US) imaging and an online platform to accurately simulate regional subcutaneous adipose tissue (SAT) distribution and safe volume estimation for liposuction procedures. METHODS: The authors present a web-based platform with integrated 2-dimensional (2D) and 3-dimensional (3D) simulations of SAT to support liposuction planning and execution. SAT-Map was constructed using multiple sub-applications linked with the python framework programming language (Wilmington, DE). RESULTS: The SAT-Map interface provides an intuitive and fluid means of generating patient-specific models and volumetric data. To further accommodate this, an operational manual was prepared to achieve consistent visualization and examination of estimated SAT content. The system currently supports static 2D heatmap simulation and 3D interactive virtual modelling of the SAT distribution. Supplementary clinical studies are needed to evaluate SAT-Map's clinical performance and practicality. CONCLUSIONS: SAT-Map revolutionizes the concept of preoperative planning for liposuction by developing the first combined web-based software that objectively simulates fat distribution and measures safe liposuction volume. Our software approach presents a cost-efficient, accessible, and user-friendly system offering multiple advantages over current SAT assessment modalities. The immediacy of clinically accurate 3D virtual simulation provides objective support to surgeons towards improving patient conversation, outcomes, and satisfaction in liposuction procedures.
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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 | 0,001 | 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