Thickness analysis and reconstruction of trabecular bone and bone substitute microstructure based on fuzzy distance map using both ridge and thinning skeletonization
Notice bibliographique
Résumé
The accurate geometric analysis of microstructured biological porous media is crucial for an understanding of the geometric changes that result from diseases such as osteoporosis and for the design of bone substitutes for the treatment of cancer patients. This paper presents a methodological development designed to improve the description of the average pore size and thickness of a micro structure's biological media. Specifically, the paper introduces a new skeletonization method based on a ridge skeleton combined with fuzzy distance transform (FDT), which has recently been used in the literature and has shown some advantages compared to the traditional distance transform. The new skeletonization method is applied to trabecular bone excised from healthy and osteoporotic vertebrae, as well as to bone substitutes with small and large pores. These samples are scanned by a micro-computed tomography scanner. The new skeletonization method has been implemented successfully, and an exact algorithm for implementation and reconstruction has been developed. The results show that, compared to widely used thinning methods, the new FDT ridge skeleton generates measurements that are more representative of the microstructure of the examined media. It is concluded that the new method can find the ridges of the FDT and produce topologically accurate skeletons, leading to accurate measurement and reconstruction of the microstructured porous media.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».