Design of an interactive brain model for neuroanatomy education and <scp>MRI</scp> training
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we introduce a new virtual application that offers an interactive model of the brain for neuroanatomy education. Through a dual-platform architecture, the application can be downloaded on both desktop and mobile devices, with the mobile app leveraging unique capacities of modern handheld systems to deploy the brain model in augmented reality. In addition to illustrating complex spatial relationships between internal brain structures, vasculature, and cranial nerves, the application integrates magnetic resonance imaging (MRI) data into the user interface. MRI series in the coronal, sagittal, and axial planes can be superimposed directly onto the brain model, allowing students to engage with two-dimensional MRI slices in three-dimensional space. While previous virtual tools have offered a similar superimposition, none have done so through a mobile app, downloadable on handheld devices and suited to the modern student. The benefits of this function on students' spatial understanding and identification of neural structures on MRI slices remain understudied. The aim of this article is to describe the functionality of our dual-platform application, to outline its potential strengths as an educational tool, and to address possible directions for improvement following future assessments of the app's utility. Our ultimate goal is to offer a preliminary introduction to a new system that seeks to support users' understanding of three-dimensional neuroanatomy and aims to enhance their ability to read an MRI of the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».