A novel 3D torso image reconstruction procedure using a pair of digital stereo back images
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel procedure for creating a 3D torso image from a pair of stereo digital 2D back images.The aim of this procedure is to obtain 3D images that can be used for assessment of external spinal deformities in scoliosis.Scoliosis is a condition characterized by lateral deviation of the spine coupled with rotation of individual vertebra resulting in visible torso asymmetries.The procedure provides clinicians with a cost effective and mobile setup of acquiring 3D images.To improve the registration process, a novel approach combining tree weighted colour based image segmentation and differential geometry was developed.Image reconstruction involved pre-processing, triangulation and texture application to obtain a 3D image.Analysis was performed using human subjects and objects of known dimension.Evaluation of system performance was done against existing stereovision procedures and range scanning systems.The final 3D image was compared to that obtained from the Konica Minolta Vivid 700 laser scanner.Each image was divided into 360 cross sections for evaluation against size and shape.The 3D image reconstructed from this novel procedure was 75-100% accurate when compared against the 3D image from the laser scanner.The results demonstrate that the procedure is a cost effective clinical tool for assessing torso shape and symmetry.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».