Ultrasound Calculation of Fat Volume for Liposuction: A Clinical Software Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fat manipulation procedures such as liposuction contain a degree of subjectivity primarily guided by the surgeon's visual or tactile perception of the underlying fat. Currently, there is no cost-effective, direct method to objectively measure fat depth and volume in real time. OBJECTIVES: Utilizing innovative ultrasound-based software, the authors aimed to validate fat tissue volume and distribution measurements in the preoperative setting. METHODS: Eighteen participants were recruited to evaluate the accuracy of the new software. Recruited participants underwent ultrasound scans within the preoperative markings of the study area before surgery. Ultrasound-estimated fat profiles were generated with the in-house software and compared directly with the intraoperative aspirated fat recorded after gravity separation. RESULTS: Participants' mean age and BMI were 47.6 (11.3) years and 25.6 (2.3) kg/m2, respectively. Evaluation of trial data showed promising results following the use of a Bland Altman agreement analysis. For the 18 patients and 44 volumes estimated, 43 of 44 measurements fell within a confidence interval of 95% when compared with the clinical lipoaspirate (dry) volumes collected postsurgery. The bias was estimated at 9.15 mL with a standard deviation of 17.08 mL and 95% confidence interval between -24.34 mL and 42.63 mL. CONCLUSIONS: Preoperative fat assessment measurements agreed significantly with intraoperative lipoaspirate volumes. The pilot study demonstrates, for the first time, a novel companion tool with the prospect of supporting surgeons in surgical planning, measuring, and executing the transfer of adipose tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».