Soft Tissue Artifact in Canine Kinematic Gait Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate, noninvasively, the soft tissue artifact (STA) in canine kinematic gait analysis. STUDY DESIGN: Experimental study. ANIMALS: Labrador retrievers (n = 4). METHODS: Kinematic study: Reflective markers were glued to the skin over bony landmarks, with the distance between 2 markers representing the length of the underlying scapula, humerus, ulna, femur, and crus. The distance between these markers (marker distance [MD]) was measured with infrared cameras while the dogs stood still or walked on a treadmill. Fluoroscopy study: Radiopaque markers were glued on the skin over the spinous process of the L6 vertebra and the stifle to allow fluoroscopic observation of the markers and underlying skeletal segments while the dogs walked on the treadmill. The position of the markers was compared with the position of the underlying skeletal segments during different phases of the step cycle. RESULTS: Kinematic study: Significant differences were found between MD during standing and walking for all bones investigated. Mean percentage differences in MD ranged from -18% to +6%. Fluoroscopy study: Significant displacements relative to the bony landmarks were found ranging from 0.4 to 1.2 cm. CONCLUSIONS: Analysis of the motion of skeletal structures with the use of markers attached to the skin showed that the skin moves relative to underlying skeletal structures. When working with a 3-D motion-capture system using skin markers, researchers should be aware that the STA could significantly influence their results.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».