From Imaging to Visualization: Seeing the Future of Endometriosis Care
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To describe how the knowledge from standard imaging practices can be translated into 3-dimensional visualization techniques and used in the surgical planning and management of endometriosis. DESIGN: Two case studies of patients with endometriosis are described. SETTING: Tertiary care academic center. INTERVENTIONS: Transvaginal ultrasound [1], magnetic resonance imaging, 3-dimensional printing [2], and 3-dimensional virtual reality modeling [3] were used during patient workup and preparation. Three-dimensional modeling was performed by a virtual reality technician and verified for accuracy by a fellowship-trained radiologist. Surgical management for endometriosis was performed. CONCLUSION: Although expert transvaginal ultrasound and magnetic resonance imaging suffice for most cases, 3-dimensional printing and virtual reality modeling are a novel adjunct to standard imaging modalities. Rendering 2-dimensional images into a 3-dimensional representation allows users to interact with the anatomy and is particularly useful when distorted by complex pathology. These techniques contributed to improved patient understanding and experience and helped medical learners better grasp regular imaging techniques and its translation to pelvic anatomy. Finally, it augmented surgeon comprehension of the relationship between the pelvic structures, allowing for enhanced surgical planning and intraoperative decision making. Further study is being performed to quantify these effects.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».