Estimation of Spinal Deformity in Scoliosis From Torso Surface Cross Sections
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Correlation of torso scan and three-dimensional radiographic data in 65 scans of 40 subjects. OBJECTIVES: To assess whether full-torso surface laser scan images can be effectively used to estimate spinal deformity with the aid of an artificial neural network. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Quantification of torso surface asymmetry may aid diagnosis and monitoring of scoliosis and thereby minimize the use of radiographs. Artificial neural networks are computing tools designed to relate input and output data when the form of the relation is unknown. METHODS: A three-dimensional torso scan taken concurrently with a pair of radiographs was used to generate an integrated three-dimensional model of the spine and torso surface. Sixty-five scan-radiograph pairs were generated during 18 months in 40 patients (Cobb angles 0-58 degrees ): 34 patients with adolescent idiopathic scoliosis and six with juvenile scoliosis. Sixteen (25%) were randomly selected for testing and the remainder (n = 49) used to train the artificial neural network. Contours were cut through the torso model at each vertebral level, and the line joining the centroids of area of the torso contours was generated. Lateral deviations and angles of curvature of this line, and the relative rotations of the principal axes of each contour were computed. Artificial neural network estimations of maximal computer Cobb angle were made. RESULTS: Torso-spine correlations were generally weak (r < 0.5), although the range of torso rotation related moderately well to the maximal Cobb angle (r = 0.64). Deformity of the torso centroid line was minimal despite significant spinal deformity in the patients studied. Despite these limitations and the small data set, the artificial neural network estimated the maximal Cobb angle within 6 degrees in 63% of the test data set and was able to distinguish a Cobb angle greater than 30 degrees with a sensitivity of 1.0 and specificity of 0.75. CONCLUSIONS: Neural-network analysis of full-torso scan imaging shows promise to accurately estimate scoliotic spinal deformity in a variety of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».