<scp>Three</scp>‐dimensional reconstruction of the innervation of the female pelvis: A review of current methods
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
The three-dimensional (3D) reconstruction of tissues is a valuable approach for elucidating the anatomy of nerves and plexuses, which are often microscopic in nature and therefore difficult to fully appreciate using gross dissection approaches alone. A common workflow which can be used to generate such 3D models has yet to be comprehensively described. This study aimed to review 3D reconstruction methodologies and findings related to human female pelvic innervation to determine whether there is an optimal methodology and identify the limitations of these approaches. A comprehensive literature review was conducted using keywords including 3D reconstruction, human female pelvic nerves, and innervation. Twenty relevant articles published between 2003 and 2019 were selected for review. The 3D reconstruction of female pelvic innervation generally follows two workflows involving either immunohistochemistry (IHC) (n = 16) or magnetic resonance imaging (MRI) (n = 4). There were commonalities among the general steps reported for 3D tissue reconstruction across these two imaging methodologies. Notably, there was some variability in study methodology across the studies reviewed, suggesting there is not a clear best practice for the reconstruction of these tissues. Information that generates 3D mapping of innervation has important clinical applications, such as informing and optimizing surgical approaches to avoid damage to local innervation. IHC and MRI-based approaches are both feasible for the reconstruction of pelvic innervation, though there are advantages and disadvantages to both. Information from this review can be used to help inform the development of 3D models of female pelvic innervation in the future.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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