RESUMEN
SUMMARY: The average volumes of normal heart chambers in computed tomography (CT) are used not only as clinical criterions for heart disease diagnosis, but also as references in cardiology. With the development of artificial intelligence (AI), numerous CT data can be analyzed and segmented automatically. This study aimed to determine the average volumes of the four chambers in healthy adult hearts and present surface models with the average volume. Coronary CT angiographs of 508 Korean individuals (330 men and 178 women, 20 - 39 years old) were obtained. An automatic segmentation module for 3D Slicer was developed using machine learning in Anatomage KoreaTM. Using the module, the four chambers and heart valves in the CT were segmented and reconstructed into surface models. Surface models of the four chambers of identical hearts in the CT were produced using SimplewareTM. The volumes of structures were measured using Sim4life Light and statistically analyzed. After determining the average volumes of the four chambers, surface models of the average volumes were constructed. In both software measurements, the atrial volumes of females increased with age, and the ventricular volumes of males decreased significantly with age. The atrial and ventricular volumes of Simpleware were larger and smaller than those of Anatomage, respectively, because of errors in the Simpleware. Regarding the volume measurement, our module developed in this study was more accurate than the Simpleware. The average volume and three-dimensional models used in this study can be used not only for clinical purposes, but also for educational or industrial purposes.
Los volúmenes medios de las cámaras cardíacas normales en la tomografía computarizada (TC) se utilizan no sólo como criterios clínicos para el diagnóstico de enfermedades cardíacas, sino también como referencia en cardiología. Con el desarrollo de la inteligencia artificial (IA), numerosos datos de TC se pueden analizar y segmentar automáticamente. Este estudio tuvo como objetivo determinar los volúmenes promedio de las cuatro cámaras en corazones adultos sanos y presentar modelos de superficie con el volumen promedio. Se obtuvieron angiografías coronarias por TC de 508 individuos coreanos (330 hombres y 178 mujeres, de 20 a 39 años). Se desarrolló un módulo de segmentación automática para 3D Slicer utilizando aprendizaje automático en Anatomage KoreaTM. Utilizando el módulo, las cuatro cámaras y valvas cardíacas de la TC se segmentaron y reconstruyeron en modelos de superficie. Se produjeron modelos de superficie de las cuatro cámaras de corazones idénticos en la TC utilizando SimplewareTM. Los volúmenes de las estructuras se midieron utilizando Sim4life Light y se analizaron estadísticamente. Después de determinar los volúmenes promedio de las cuatro cámaras, se construyeron modelos de superficie de los volúmenes promedio. En ambas mediciones de software, los volúmenes atriales de las mujeres aumentaron con la edad y los volúmenes ventriculares de los hombres disminuyeron significativamente con la edad. Los volúmenes atrial y ventricular de Simpleware eran mayores y menores que los de Anatomage, respectivamente, debido a errores en Simpleware. En cuanto a la medición de volumen, nuestro módulo desarrollado en este estudio fue más preciso que el Simpleware. Los modelos tridimensionales y de volumen medio utilizados en este estudio se pueden utilizar no solo con fines clínicos, sino también con fines educativos o industriales.
Asunto(s)
Humanos , Masculino , Femenino , Adulto , Adulto Joven , Inteligencia Artificial , Volumen Cardíaco , Angiografía por Tomografía Computarizada , Corazón/diagnóstico por imagen , Imagenología TridimensionalRESUMEN
SUMMARY: Many students regard neuroanatomy as a terrifying subject due to the complicated neuronal connections. Purpose of this research was to promote the easy and logical learning of neuroanatomy by systematizing a rule "three neurons of afferent nerves." The rule, in which the second neuron decussates and reaches the thalamus, was applied to as many structures as possible. The three neurons are drawn in a constant pattern to intuitively demonstrate the rule. The rule could be applied not only to the spinothalamic tract, medial lemniscus pathway, sensory cranial nerves (visual pathway, trigeminothalamic tract, taste pathway, and auditory pathway) and ascending reticular activating system, but also to the pontocerebellum (afferent to cerebrum), basal nuclei (direct pathway), and limbic system (medial limbic circuit). Exceptionally, some afferent nerves do not exactly follow the suggested rule. This simple rule, which corresponds to many pathways of the neuroanatomy, is expected to make the learning by novice students easier.
Muchos estudiantes consideran la neuroanatomía como un tema aterrador debido a las complicadas conexiones neuronales. El propósito de esta investigación fue promover el aprendizaje fácil y lógico de la neuroanatomía mediante la sistematización de una regla "tres neuronas de los nervios aferentes". La regla, en la que la segunda neurona se decusa y llega al tálamo, se aplicó a todas las estructuras cuando esto fue posible. Las tres neuronas se dibujan en un patrón constante para demostrar la regla intuitivamente. La regla podría aplicarse no solo al tracto espinotalámico, la vía del lemnisco medial, los nervios craneales sensoriales (vía visual, tracto trigeminotalámico, vía gustativa y vía auditiva) y el sistema de activación reticular ascendente, sino también al pontocerebelo (aferente al cerebro), núcleos basales (vía directa) y sistema límbico (circuito límbico medial). Excepcionalmente, algunos nervios aferentes no siguen exactamente la regla sugerida. Se espera que esta simple regla, que corresponde a muchas vías de la neuroanatomía, facilite el aprendizaje de los estudiantes principiantes.
Asunto(s)
Humanos , Neuroanatomía/educación , Neuronas Aferentes , Educación de Pregrado en Medicina , AprendizajeRESUMEN
SUMMARY: COVID-19 has forced anatomists to perform non-face-to-face education using lecture videos. A Korean anatomist has given (white and black) board lectures and distributed lecture videos to the public for many years. This study was to verify the effects of open board lecture videos in the anatomy field. A questionnaire survey was carried out with the help of medical students who were exposed to the board lecture videos. The video provider uploaded the lecture videos on YouTube, where the viewing numbers were counted. At a medical school where the video provider belonged, the students mainly watched the lecture videos before the anatomy class. The watching hours of the lecture videos were related to the written examination scores. Students gave positive and negative comments on the board lectures. At the other two medical schools, students partly watched the lecture videos regardless of the teacher who delivered the lectures. The results suggested that students understood the board lectures themselves. On YouTube, the lecture videos were viewed by approximately 1,000 students. This paper introduces the desirable aspects of open board lecture videos on anatomy. The videos could enhance the quality of both students and teacher.
RESUMEN: COVID-19 ha obligado a los anatomistas a realizar una enseñanza no presencial mediante videos de conferencias. Un anatomista coreano ha impartido conferencias (en blanco y negro) y ha distribuido videos de conferencias al público durante muchos años. El objetivo de este estudio fue verificar los efectos de los videos de conferencias de pizarra abierta en el campo de la anatomía. Se llevó a cabo una encuesta con la ayuda de estudiantes de medicina que habían sido expuestos a los videos de conferencias de la pizarra. El proveedor de videos subió los videos de las conferencias a YouTube, donde se contabilizó el número de visualizaciones. En una facultad de medicina a la que pertenecía el proveedor de videos, los estudiantes vieron principalmente los videos de conferencias antes de la clase de anatomía. Las horas de revisión de los vídeos de las conferencias se relacionaron con las puntuaciones de los exámenes escritos. Los estudiantes dieron comentarios positivos y negativos sobre las conferencias de la pizarra. En las otras dos facultades de medicina, los estudiantes vieron parcialmente los videos de las clases, independientemente del profesor que las impartiera. Los resultados sugerían que los estudiantes entendieron las conferencias de la pizarra por sí mismos. En YouTube, los videos de las conferencias fueron vistos por aproximadamente 1000 estudiantes. Este artículo presenta los aspectos deseables de los videos de conferencias abiertas sobre anatomía. Los videos podrían mejorar la calidad tanto de los estudiantes como del profesor.
Asunto(s)
Humanos , Estudiantes de Medicina , Grabación en Video , Educación a Distancia , Anatomía Regional/educación , Encuestas y Cuestionarios , Educación de Pregrado en Medicina , República de CoreaRESUMEN
SUMMARY: The human hand can make precise movements utilizing several joints of various articular types. To understand hand movements more accurately, it is essential to view the actual movements of bones and muscles considering the X, Y, and Z axes in the joints. This study aimed to investigate the joint movements in a hand using movable surface models, including these axes. These movable surface models of the hand will improve medical students' understanding of hand movements around the joints. To achieve this aim, 70 surface models were adopted from a Visible Korean model. Using Maya software, 20 virtual joints with X, Y, and Z axes included nine distal and proximal interphalangeal joints, five metacarpophalangeal joints, five carpometacarpal joints, and one wrist joint were created. Bone surface models were elaborately polished to maintain their original shape during movement. Muscle surface models were also processed to display the deformation of the muscle shape during movement. The surface models of the hand joints were moved by virtual control of the joints. We saved 87 movable surface models of the hand, including bones, muscles, and joint axes in stereolithography format, and compiled a Portable Document Format (PDF) file. Using the PDF file, the joint movements in a hand could be observed considering the X, Y, and Z axes alongside the stereoscopic shapes of the bones and muscles. These movable surface models of the hand will improve medical students' understanding of hand movements around the joints.
RESUMEN: La mano humana puede realizar movimientos precisos utilizando varias articulaciones de diferentes tipos articulares. Para comprender los movimientos de las manos con mayor precisión, es esencial ver los movimientos reales de los huesos y los músculos considerando los ejes X, Y y Z de las articulaciones. Este estudio tuvo como objetivo investigar los movimientos articulares en una mano utilizando modelos de superficies móviles, incluidos estos ejes. Estos modelos de superficie móvil de la mano mejorarán la comprensión de los estudiantes de medicina de los movimientos de la mano alrededor de las articulaciones. Para lograr este objetivo, se adoptaron 70 modelos de superficie de un modelo coreano visible. Con el software Maya, se crearon 20 articulaciones virtuales con ejes X, Y y Z que incluyeron nueve articulaciones interfalángicas distales y proximales, cinco articulaciones metacarpofalángicas, cinco articulaciones carpometacarpianas y una articulación de muñeca. Los modelos de superficie ósea se pulieron minuciosamente para mantener su forma original durante el movimiento. También se procesaron modelos de superficie muscular para mostrar la deformación de la forma del músculo durante el movimiento. Los modelos de superficie de las articulaciones de las manos se movieron mediante el control virtual de las articulaciones. Guardamos 87 modelos de superficies móviles de la mano, incluidos huesos, músculos y ejes articulares en formato de estereolitografía, y compilamos un archivo en formato de documento portátil (PDF). Usando el archivo PDF, los movimientos de las articulaciones en una mano se pueden observar considerando los ejes X, Y y Z junto con las formas estereoscópicas de los huesos y músculos. Estos modelos de superficie móvil de la mano mejorarán la comprensión de los estudiantes de medicina sobre los movimientos de la mano alrededor de las articulaciones.