Whole Bone Strain Quantification by Image Registration: A Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Quantification of bone strain can be used to better understand fracture risk, bone healing, and bone turnover. The objective of this work was to develop and validate an intensity matching image registration method to accurately measure and spatially resolve strain in vertebrae using microCT imaging. A strain quantification method was developed that used two sequential microCT scans, taken in loaded and unloaded configurations. The image correlation algorithm implemented was a multiresolution intensity matching deformable registration that found a series of affine mapping between the unloaded and loaded scans. Once the registration was completed, the displacement field and strain field were calculated from the mappings obtained. Validation was done in two distinct ways: the first was to look at how well the method could quantify zero strain; the second was to look at how the method was able to reproduce a known applied strain field. Analytically defined strain fields that linearly varied in space and strain fields resulting from finite element analysis were used to test the strain measurement algorithm. The deformable registration method showed very good agreement with all cases imposed, establishing a detection limit of 0.0004 strain and displaying agreement with the imposed strain cases (average R2=0.96). The deformable registration routine developed was able to accurately measure both strain and displacement fields in whole rat vertebrae. A rigorous validation of any strain measurement method is needed that reports on the ability of the routine to measure strain in a variety of strain fields with differing spatial extents, within the structure of interest.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».