의료 3D 프린팅 솔루션

의료계에도 3D 프린팅이 대세,
하지만 문제는 정확한 모델링입니다.
작업자 간의 의사소통과 의료 3D 모델링을 위한
다양한 기능을 제공합니다.

인증현황

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  이 연구는 비정형 대퇴골 골절(AFF) 환자와 일반 인구 사이의 대퇴골 기하학의 차이를 조사하고 AFF에서 대퇴골 굽힘과 관련된 생체역학적 요인을 평가하는 것을 목표로 했습니다.
  
  대퇴골 길이, 너비 및 곡률을 얻기 위해 기하학 분석 소프트웨어로 분석된 3D 모델로 재구성된 대퇴골 컴퓨터 단층촬영 이미지를 포함하여 46명의 환자의 후향적 데이터를 평가했습니다.
  
  대퇴골 CT 이미지를 코어라인소프트의 AVIEW Modeler를 이용해 가져와서3D 샘플링을 생성했습니다. 이 연구는 대퇴골 굽힘과 너비가 간부 AFF에서 증가했지만 일반 인구에 비해 전자하부 AFF와 유사하다는 것을 발견했습니다.

  Jung IJ, Kim JW. “Differences in femur geometry and bone markers in atypical femur fractures and the general population.” Sci Rep. 2021 Dec 17;11(1):24149.

  

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  이 연구의 목표는 콘빔 컴퓨터 단층 촬영 데이터 세트에서 인공 지능(AI)을 사용하여 하치조 신경(IAN)의 위치를 ​​이미징하고 추적하는 자동화된 방법을 개발하는 것입니다.
  
  이미지 분할을 위해 맞춤형 3D nnU-Net을 사용했으며, 83개의 데이터 세트에 대해 반복적으로 능동 학습을 수행했습니다. 나머지 50개의 데이터셋을 이용하여 IAN 분할을 위한 모델의 정확도를 평가하고, 각 학습 단계에 대한 주사위 유사성 계수(DSC) 값과 분할 시간을 비교하였습니다.
  
  딥 액티브 러닝 프레임워크는 IAN 위치를 구분하기 위한 빠르고 정확하며 강력한 임상 도구인 것으로 밝혀졌습니다.
  
  전체 세분화는 AVIEW Modeler 를 사용하여 수행되었으며 IAN의 ground truth는 3명의 전문가가 제공했습니다.

  Lim HK, Jung SK, Kim SH, Cho Y, Song IS. “Deep semi-supervised learning for automatic segmentation of inferior alveolar nerve using a convolutional neural network.” BMC Oral Health. 2021 Dec 7;21(1):630