A computational modelling tool for prediction of head reshaping following endoscopic strip craniectomy and helmet therapy for the treatment of scaphocephaly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endoscopic strip craniectomy followed by helmet therapy (ESCH) is a minimally invasive approach for correcting sagittal craniosynostosis. The treatment involves a patient-specific helmet designed to facilitate lateral growth while constraining sagittal expansion. In this study, finite element modelling was used to predict post-treatment head reshaping, improving our comprehension of the necessary helmet therapy duration. METHOD: Six patients (aged 11 weeks to 9 months) who underwent ESCH at Connecticut Children's Hospital were enrolled in this study. Day-1 post-operative 3D scans were used to create skin, skull, and intracranial volume models. Patient-specific helmet models, incorporating areas for growth, were designed based on post-operative imaging. Brain growth was simulated through thermal expansion, and treatments were modelled according to post-operative Imaging available. Mechanical testing and finite element modelling were combined to determine patient-specific mechanical properties from bone samples collected from surgery. Validation compared simulated end-of-treatment skin surfaces with optical scans in terms of shape matching and cranial index estimation. RESULTS: Comparison between the simulated post-treatment head shape and optical scans showed that on average 97.3 ± 2.1 % of surface data points were within a distance range of -3 to 3 mm. The cranial index was also accurately predicted (r = 0.91). CONCLUSIONS: In conclusion, finite element models effectively predicted the ESCH cranial remodeling outcomes up to 8 months postoperatively. This computational tool offers valuable insights to guide and refine helmet treatment duration. This study also incorporated patient-specific material properties, enhancing the accuracy of the modeling approach.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».