Development of a patient-specific anatomical foot model from structured light scan data
Notice bibliographique
Résumé
The use of anatomically accurate finite element (FE) models of the human foot in research studies has increased rapidly in recent years. Uses for FE foot models include advancing knowledge of orthotic design, shoe design, ankle-foot orthoses, pathomechanics, locomotion, plantar pressure, tissue mechanics, plantar fasciitis, joint stress and surgical interventions. Similar applications but for clinical use on a per-patient basis would also be on the rise if it were not for the high costs associated with developing patient-specific anatomical foot models. High costs arise primarily from the expense and challenges of acquiring anatomical data via magnetic resonance imaging (MRI) or computed tomography (CT) and reconstructing the three-dimensional models. The proposed solution morphs detailed anatomy from skin surface geometry and anatomical landmarks of a generic foot model (developed from CT or MRI) to surface geometry and anatomical landmarks acquired from an inexpensive structured light scan of a foot. The method yields a patient-specific anatomical foot model at a fraction of the cost of standard methods. Average error for bone surfaces was 2.53 mm for the six experiments completed. Highest accuracy occurred in the mid-foot and lowest in the forefoot due to the small, irregular bones of the toes. The method must be validated in the intended application to determine if the resulting errors are acceptable.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».