3D reconstruction of the scapula from biplanar radiographs
Notice bibliographique
Résumé
Access to 3D bone models is critical for applications ranging from pre-operative planning to biomechanics studies. This work presents a method for 3D reconstruction of the scapula from biplanar radiographs, which is based on the combination of a parametric model approach in conjunction with a Moving Least Squares (MLS) deformation technique. A parametric scapula model was created by fitting geometric primitives (with their descriptive parameters) to the CT reconstruction of a dry scapula. These geometric primitives were then used to define a set of handles which allow the user to control the as-rigid-as-possible deformation of the template model in real-time, until optimal correspondence between the actual X-ray images and the retro-projection of the deformed model. When applied to 10 dry scapulae, the presented method allowed obtaining reconstructions which were on average within 1mm of the CT-derived model at scapula regions of interest. Morphological parameters such as the glenoid's dimensions and orientation were determined with errors of 1° and less than 1mm, on average. This is of great interest as the current methods used in clinical practice, which are based on 2D-CT, are subject to uncertainties of the order of 5° for glenoid version. This method is of particular interest as it further reduces our dependence to CT for 3D reconstruction of bones and clinical parameter estimation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».