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Enregistrement W4413050078 · doi:10.1111/jocd.70379

Revealing the Three‐Dimensional Complexity of Facial Anatomy Through Micro‐Computed Tomography

2025· review· en· W4413050078 sur OpenAlexaff
Kyu‐Ho Yi, Jovian Wan, Jong Keun Song, Arthur Swift, Benjamin Ascher

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmetic Dermatology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensMaple Leaf Medical Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)UltrasoundModality (human–computer interaction)Medical physicsComputer scienceModalitiesBiomedical engineeringMedicineRadiologyComputer visionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Micro-computed tomography (micro-CT) offers exceptional three-dimensional resolution for studying facial anatomy, capturing intricate structural relationships with isotropic resolutions as fine as 4-10 μm. However, its use is limited to ex vivo specimens, precluding real-time or functional evaluation. OBJECTIVE: To highlight the complementary value of high-frequency ultrasound in facial anatomical assessment and procedural guidance, particularly in the clinical context. METHODS: We discuss the limitations of micro-CT for dynamic applications and explore the clinical advantages of ultrasound, including Doppler capabilities and real-time observation of soft tissue structures. RESULTS: High-frequency ultrasound (30-70 μm resolution) enables in vivo, dynamic imaging of vascular flow, muscle activity, and filler placement. It is non-invasive, repeatable, and applicable at the point of care. Finger-mounted devices, such as those used in Safe Injection By Ultrasound (SIBUS) protocols, provide sufficient resolution for guiding aesthetic procedures involving superficial facial anatomy. Doppler integration further enhances procedural safety. CONCLUSION: While micro-CT remains ideal for high-resolution anatomical research and educational modeling, ultrasound uniquely enables functional, real-time assessment essential for safe clinical practice. Together, these modalities serve complementary roles in advancing both anatomical understanding and patient care in aesthetic medicine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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