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Enregistrement W1887452887 · doi:10.5565/rev/elcvia.165

Principal Deformations Modes of Articulated Models for the Analysis of 3D Spine Deformities

2008· article· en· W1887452887 sur OpenAlexafffund
Jonathan Boisvert, Farida Chériet, Xavier Pennec, Hubert Labelle, Nicholas Ayache

Notice bibliographique

RevueELCVIA Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustinePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNature
Mots-clésPrincipal component analysisArtificial intelligenceContext (archaeology)VertebraComputer scienceMathematicsCovarianceGeneralizationRotation (mathematics)Computer visionPattern recognition (psychology)Mathematical analysisAnatomyGeologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Articulated models are commonly used for recognition tasks in robotics and in gait analysis, but canalso be extremely useful to develop analytical methods targeting spinal deformities studies. The threedimensionalanalysis of these deformities is critical since they are complex and not restricted to a givenplane. Thus, they cannot be assessed as a two-dimensional phenomenon. However, analyzing large databasesof 3D spine models is a difficult and time-consuming task. In this context, a method that automatically extractsthe most important deformation modes from sets of articulated spine models is proposed.The spine was modeled with two levels of details. In the first level, the global shape of the spine wasexpressed using a set of rigid transformations that superpose local coordinates systems of neighboring vertebrae.In the second level, anatomical landmarks measured with respect to a vertebra’s local coordinatesystem were used to quantify vertebra shape. These articulated spine models do not naturally belong to avector space because of the vertebral rotations. The Fréchet mean, which is a generalization of the conventionalmean to Riemannian manifolds, was thus used to compute the mean spine shape. Moreover, ageneralized covariance computed in the tangent space of the Fréchet mean was used to construct a statisticalshape model of the scoliotic spine. The principal deformation modes were then extracted by performing aprincipal component analysis (PCA) on the generalized covariance matrix.The principal deformations modes were computed for a large database of untreated scoliotic patients.The obtained results indicate that combining rotation, translation and local vertebra shape into a unifiedframework leads to an effective and meaningful analysis method for articulated anatomical structures. Thecomputed deformation modes also revealed clinically relevant information. For instance, the first mode ofdeformation is associated with patients’ growth, the second is a double thoraco-lumbar curve and the thirdis a thoracic curve. Other experiments were performed on patients classified by orthopedists with respect toa widely used two-dimensional surgical planning system (the Lenke classification) and patterns relevant tothe definition of a new three-dimensional classification were identified. Finally, relationships between localvertebrae shapes and global spine shape (such as vertebra wedging) were demonstrated using a sample of3D spine reconstructions with 14 anatomical landmarks per vertebra.KeyWords: Shape Analysis, Articulated Models, Spinal Deformities, Scoliosis, 3D Reconstruction, Surgical Classifications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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