MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1998440626 · doi:10.1080/10255840500521786

3D reconstruction of the pelvis from bi-planar radiography

2006· article· en· W1998440626 sur OpenAlexaff
David Mitton, Sylvain Deschênes, S. Laporte, B. Godbout, Samuel Bertrand, Jacques A. de Guise, Wafa Skalli

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics & Biomedical Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Shape Modeling and Analysis
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelvisPlanarRadiographyComputer scienceComputationComputer vision3D reconstructionArtificial intelligenceRadiologyMedicineNuclear medicineMedical physicsComputer graphics (images)Algorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3D personalized models are more and more requested for clinical and biomechanical studies. Techniques based on bi-planar X-rays present the advantage of a low radiation dose for the patient. However, up to now, such techniques have shown limited accuracy in the case of pelvis reconstruction. This study proposes and validates a method providing accurate 3D personalized model of the pelvis from bi-planar X-rays. The algorithm is based on the fast computation of an initial solution followed by local deformations based on 2D anatomical points and contours that are digitized in both radiographs. Results were close to CT-scan reconstructions (mean difference 1.6 mm and differences under 4.3 mm for 95% of the points). Moreover, 3D morphometry of the pelvis could be obtained with an accuracy of 5%. This technique provides 3D patient specific model with a low radiation dose.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations73
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComputer Methods in Biomechanics & Biomedical EngineeringMême sujet3D Shape Modeling and AnalysisTravaux en français237 207