3D reconstruction of the proximal femur with low-dose digital stereoradiography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Accurate three-dimensional (3D) geometry of the proximal femur may be helpful for fracture risk evaluation, as well as for planning and assisting surgical procedures. The purpose of this study was to apply and validate a stereoradiographic 3D reconstruction method on the proximal femur from radiographic contours identified on bi-planar radiographs. MATERIALS AND METHODS: Twenty-five excised non-pathologic proximal femurs were investigated using a low-dose digital radiographic device. Three-dimensional personalized models were reconstructed using the Non-Stereo Corresponding Contours (NSCC) algorithm. Three-dimensional CT-scan reconstructions were defined as geometric references for the comparison protocol, in order to assess the accuracy and reproducibility of the personalized 3D stereoradiographic reconstructions. In addition, the reliability of a set of 3D parameters obtained from stereoradiographic models was evaluated. RESULTS: This study demonstrated the validity of the NSCC method when applied to the proximal femur, with good results for accuracy (mean error = 0.7 mm) and reproducibility (Wilcoxon test: p > 0.28). Moreover, a precision study for the set of 3D parameters yielded a coefficient of variation lower than 5%. CONCLUSIONS: Once this approach has been validated in vivo, it should find multiple applications in therapeutic fields (e.g., for surgical planning, computer assisted surgery, etc.), as well as in diagnostic contexts (e.g., equilibrium studies or osteoporosis fracture risk assessment).
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».