Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorСокольцов, А. О.uk
dc.contributor.authorКандауров, І. В.uk
dc.contributor.authorПривалов, Б. В.uk
dc.contributor.authorНосова, Т. В.uk
dc.contributor.authorШушляпіна, Н. О.uk
dc.contributor.authorНосова, Я. В.uk
dc.contributor.authorАвер’янова, Л. О.uk
dc.contributor.authorАврунін, О. Г.uk
dc.contributor.authorSokoltsov, A. O.en
dc.contributor.authorKandaurov, I. V.en
dc.contributor.authorPryvalov, B. V.en
dc.contributor.authorNosova, T. V.en
dc.contributor.authorShushliapina, N. O.en
dc.contributor.authorNosova, Ya. V.en
dc.contributor.authorAverianova, L. O.en
dc.contributor.authorAvrunin, O. G.en
dc.date.accessioned2026-02-16T09:20:40Z
dc.date.available2026-02-16T09:20:40Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationСокольцов А. О., Кандауров І. В., Привалов Б. В., Носова Т. В., Шушляпіна Н. О., Носова Я. В., Авер’янова Л. О., Аврунін О. Г. Натурні 3d–моделі як ефективний інструмент для відпрацювання навичок риноендоскопічних втручань // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 2. С. 233-243. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/817.uk
dc.identifier.issn2311-2662
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50638
dc.description.abstractThe article presents an approach to developing and applying realistic 3D-printed anatomical models for training skills in rhinoendoscopic procedures. The methodology for acquiring and segmenting tomographic data, generating slice-based models, and fabricating them using additive technologies is described. Special attention is given to evaluating the effectiveness of the models in surgical training, including the ability to objectively assess technical performance using standardized tools such as OSATS. The results demonstrate reduced procedure time, improved accuracy of manipulations, and increased preparedness among otolaryngology trainees. The advantages of personalized 3D models, their role in simulation-based education, and future prospects for their integration into clinical practice are discussed.en
dc.description.abstractУ статті представлено підхід до створення та використання натурних 3D-друкованих анатомічних моделей для відпрацювання навичок риноендоскопічних втручань. Описано методику отримання та сегментації томографічних даних, формування позрізових моделей та їх подальше прототипування засобами адитивних технологій. Особливу увагу приділено оцінці ефективності моделей у навчальному процесі, включно з можливістю об’єктивного вимірювання хірургічних навичок за допомогою стандартизованих методик на кшталт OSATS. Наведено результати досліджень, які підтверджують зменшення часу виконання процедур, підвищення точності маніпуляцій та зростання рівня підготовленості лікарів-отоларингологів. Обговорюються переваги персоніфікованих 3D-моделей, їх роль у симуляційному навчанні та перспективи впровадження у клінічну практику.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 2 : 233-243.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/817
dc.subject3D-друкuk
dc.subjectанатомічні моделіuk
dc.subjectриноендоскопіяuk
dc.subjectсимуляційне навчанняuk
dc.subjectсегментація томографічних зображеньuk
dc.subjectхірургічні навичкиuk
dc.subjectфункціональна ендоскопічна хірургія пазухuk
dc.subject3D printingen
dc.subjectanatomical modelsen
dc.subjectrhinoendoscopyen
dc.subjectsimulation-based trainingen
dc.subjectCT segmentationen
dc.subjectOSATSen
dc.subjectsurgical skillsen
dc.subjectfunctional endoscopic sinus surgeryen
dc.titleНатурні 3D–моделі як ефективний інструмент для відпрацювання навичок риноендоскопічних втручаньuk
dc.title.alternativeFull-life 3D models as an effective tool for practitioning skills of rhinoendoscopic interventionsen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc615.47
dc.relation.referencesСучасні технології фантомного моделювання в нейрохірургії як різновид симуляційного навчання лікарів-нейрохірургів/ В. О. П’ятикоп, О. Г. Аврунін, М. Ю. Тимкович, І. О. Кутовий, І. О. Полях // Симуляційне навчання в системі підготовки медичних кадрів: матеріали навч.-метод. конф. – Харків: ХНМУ, 2016. – С. 136–138.uk
dc.relation.referencesКомп’ютерне планування малоінвазивних втручань в офтальмології та нейрохірургії / Аврунін О. Г., Філатов В. О., Тимкович М. Ю., Кухаренко Д. В., П’ятикоп В. О. – Харків: ХНУРЕ, 2020. – 160 с. DOI : 10.30837/978-966-659-283-8.uk
dc.relation.referencesAyub S. M. "See one, do one, teach one": Balancing patient care and surgical training in an emergency trauma department // J. Glob. Health. – 2022. – Vol. 12. – P. 03051. DOI: 10.7189/jogh.12.03051.en
dc.relation.referencesAvrunin O. G. et al. Application of 3D printing technologies in building patient-specific training systems for computing planningin rhinology // Information Technology in Medical Diagnostics II. – 2019. – P. 1–8. DOI: 10.1201/9780429057618-1.en
dc.relation.referencesAvrunin O. et al. Computed tomography dataset analysis for stereotaxic neurosurgery navigation // Proc. Int. Conf. Advanced Optoelectronics and Lasers (CAOL). – 2019. – P. 606–609. DOI: 10.1109/CAOL46282.2019.9019459.en
dc.relation.referencesTiwari D., Vobilisetty R. K., Heer B. Current Application and Future Prospects of 3D Printing in Otorhinolaryngology // Indian J. Otolaryngol. Head Neck Surg. – 2022. – Vol. 74(1). – P. 123–126. DOI: 10.1007/s12070-021-02634-5.en
dc.relation.referencesMeyer-Szary J. et al. The Role of 3D Printing in Planning Complex Medical Procedures and Training of Medical Professionals // Int. J. Environ. Res. Public Health. – 2022. – Vol. 19(6). – P. 3331. DOI: 10.3390/ijerph19063331.en
dc.relation.referencesTikka S. et al. A Feasible, Low-Cost Capsicum and Tomato Model for Endoscopic Sinus and Skull Base Surgery Training // Indian J. Otolaryngol. Head Neck Surg. – 2022. – Vol. 74(Suppl 3). – P. 4565–4570. DOI: 10.1007/s12070-021-02583-z.en
dc.relation.referencesDe Oliveira H. F. et al. A feasible, low-cost, reproducible lamb’s head model for endoscopic sinus surgery training // PLoS One. – 2017. – Vol. 12(6). – e0180273. DOI: 10.1371/journal.pone.0180273.en
dc.relation.referencesSuzuki M. et al. Remote Training of FESS With Advanced 3D Models and Telemedicine System // Front. Surg. – 2021. – Vol. 8. – 746837. DOI: 10.3389/fsurg.2021.746837.en
dc.relation.referencesSuzuki M. et al. Repetitive simulation training with novel 3D-printed sinus models // Laryngoscope Investig. Otolaryngol. – 2022. – Vol. 7(4). – P. 943–954. DOI: 10.1002/lio2.873.en
dc.relation.referencesSuzuki M. et al. Can high-fidelity 3D models replace cadavers in skill assessment for ESS? // Front. Med. – 2024. – Vol. 11. – 1301511. DOI: 10.3389/fmed.2024.1301511.en
dc.relation.referencesGillanders S. L. et al. Safe surgical training: evaluation of national FESS model course // Ir. J. Med. Sci. – 2023. – Vol. 192(6). – P. 3039–3042. DOI: 10.1007/s11845-023-03309-6.en
dc.relation.referencesSchlegel L. E. et al. Understanding the Patient Experience With Personalized 3D Models // Cureus. – 2023. – Vol. 15(2). – e35134. DOI: 10.7759/cureus.35134.en
dc.relation.referencesPettersson A. B. V. et al. Legal issues and underexplored data protection in medical 3D printing // Front. Bioeng. Biotechnol. – 2023. – Vol. 11. – 1102780. DOI: 10.3389/fbioe.2023.1102780.en
dc.relation.referencesVarshney R. et al. The McGill simulator for ESS (MSESS): validation study // J. Otolaryngol. Head Neck Surg. – 2014. – Vol. 43(1). – 40. DOI: 10.1186/s40463-014-0040-8.en
dc.relation.referencesAvrunin O. G. et al. Study of the air flow mode in the nasal cavity // Proc. SPIE. – 2017. – Vol. 10445. – 104453H. DOI: 10.1117/12.2280941.en
dc.relation.referencesSaied H. F. I., Al-Omari A. K., Avrunin O. G. Determination of aerodynamic characteristics of nasal airways // Advances in Intelligent and Soft Computing. – 2011. – Vol. 102. – P. 311–322. DOI: 10.1007/978-3-642-23154-4_35.en
dc.relation.referencesAvrunin O. G. et al. Principles of computer planning in functional nasal surgery // Przegląd Elektrotechniczny. – 2017. – Vol. 93(3). – P. 140–143. DOI: 10.15199/48.2017.03.32.en
dc.relation.referencesAvrunin O. G. et al. Image Segmentation of the Upper Respiratory Tract // Proc. ELNANO 2019. – P. 485–488. DOI: 10.1109/ELNANO.2019.8783739.en
dc.relation.referencesNosova Y. V. et al. Pre-Processing of Tomographic Images for Segmentation of Paranasal Sinuses // Proc. ELNANO 2019. – P. 489–492. DOI: 10.1109/ELNANO.2019.8783713.en
dc.relation.referencesChatterjee S. et al. Classification of brain tumours in MR images using deep spatiospatial models // Sci. Rep. – 2022. – Vol. 12. – 1505. DOI: 10.1038/s41598-022-05572-6.en
dc.relation.referencesMzoughi H. et al. Deep multi-scale 3D CNN for glioma classification // J. Digit. Imaging. – 2020. – Vol. 33. – P. 903–915.en
dc.relation.referencesHe K. et al. Deep residual learning for image recognition // Proc. CVPR. – 2016. – P. 770–778.en
dc.relation.referencesІнтелектуальні технології в медичній діагностиці, лікуванні та реабілітації: монографія / Павлов С. В., Аврунін О. Г., Злепко С. М. та ін. – Вінниця: ПП «ТД«ЕдельвейсіК», 2019. – 260 c.uk
dc.relation.referencesKozhemʼyako V. P. Optical-electronic methods and tools for processing and analyzing biomedical images [monograph] / V. P. Kozhemʼyako, S. V. Pavlov, K. I. Stanchuk. – Vinnytsia: UNIVERSUM, 2006 – 203 p.en
dc.relation.referencesPavlov S. V. Information Technology inMedical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages.en
dc.relation.referencesWójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M. Information Technology in Medical Diagnostics II. London: (2019). Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-233-243


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію