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Enregistrement W4310348330 · doi:10.1093/asj/sjac307

Description of a Novel Web-Based Liposuction System to Estimate Fat Volume and Distribution

2022· article· en· W4310348330 sur OpenAlexaff
Robert Harutyunyan, Mirko S. Gilardino, Yichen Wu, Sean Jeffries, Thomas M. Hemmerling

Notice bibliographique

RevueAesthetic Surgery Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiposuctionMedicineSoftwareVisualizationSurgical planningJavaScriptMedical physicsComputer scienceHuman–computer interactionSurgeryArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,010

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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