Smartphone Thermal Imaging as an Adjunct to Identify Free Flap Perforators and Assisting Flap Design: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The main technique for identification of free flap perforator vessels is Doppler sonography, which is not always accurate, user dependent and affected by the patient's body habitus. Methods Adult patients undergoing head and neck resection and free flap reconstruction at two academic institutions were enrolled. Doppler sonography was used to identify perforators, and were marked using a skin marker. The donor site was cooled down for 3 min using a sterile iced saline bag. FLIR‐ONE (FLIR Systems Inc., Wilsonville, OR) camera was used to assess for “hot spots” during a 3–5 min period of re‐warming as a surrogate for cutaneous blood flow. The distance between the Doppler signal location, and the “hot spot” was recorded. The position of the perforator was then identified intraoperatively and the distances between the surgical position, the Doppler and “hot spot” were recorded. Results A total of 28 patients were included. For all flap types, FLIR thermal imaging measurements consistently tended to be closer to the surgical site compared to Doppler ultrasound. In anterolateral thigh flaps (n = 20), thoracodorsal artery perforator flaps (n = 5), and fibula osteocutaneous flaps (n = 3), absolute mean differences ranged from 0.62 to 1.33 cm, with trends favoring FLIR. While paired t‐tests did not reach statistical significance, both methods correlated with intraoperatively identified skin perforators, and distances generally ranged between 0 and 2 cm. Conclusion We demonstrate that a smartphone‐based thermal imaging system has the potential to serve as an adjunct for identifying flap perforators, with the possibility of reducing operative times and minimizing patient morbidity. Level of Evidence Level 3.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».