Surgical Anatomy of Cleft Palate: A 3-Dimensional Computer Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cleft palate anatomy is challenging to appreciate. This study aimed to develop clear and comprehensive 3-dimensional (3D) models of cleft palate anatomy from a surgical perspective for cleft palate repair. METHODS: Cadaver dissections, the Visible Human Project, literature review, and surgical experience were used to obtain consensus on cleft palate anatomy. A computed tomography scan was segmented using 3D Slicer to develop bony anatomy as the foundation for the development of overlying soft-tissue structures. Computer modeling software, ZBrush and Blender, were used to refine the bony model and to develop 3D models of soft-tissue anatomy de novo. RESULTS: A 3D computer model of a Veau 2 cleft palate was created, complete with a hard palate and skull base foundation. The superior constrictor and buccinator were modeled to represent the oral cavity. The palatopharyngeus and palatoglossus were modeled, with the palatopharyngeus comprising an oral and nasal head enveloping the levator veli palatini within the middle third of the velum before inserting into the posterior hard palate shelf medially. The tensor veli palatini was modeled with 2 insertions: (1) a lateral tendinous nasal component and (2) an oral and medial aponeurosis. A seroglandular/adipose layer, periosteum, blood vessels and mucosa were incorporated. CONCLUSIONS: A realistic and accurate 3D computer model of cleft palate anatomy was developed using 4 methods to obtain consensus. The model represents the clearest representation of cleft palate anatomy relevant to surgeons who perform cleft palate repair.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».