The precision and repeatability of a custom-made pointer device for determination of virtual landmarks in canine three-dimensional kinematics
Notice bibliographique
Résumé
Placement of markers on anatomical landmarks represents a large source of error in three-dimensional kinematics. Our objectives were to test the accuracy and precision of a custom-made pointer and compare it to conventional skin markers in dogs. The pointer was first assessed by pointing at the surface of a spherical marker of known dimensions and position in space. Secondly, a point located cranio-distally to the lateral epicondyle was marked in 12 canine elbows with a Steinmann pin and reflective markers. Ability to locate a landmark was compared between the pointer and skin-mounted marker. The distance between experimental and true locations was compared between the two methods. A sphere was mathematically fitted through 29 collected points on the spherical marker. Centre, diameter and volume overlap of the fitted sphere were compared to that of the marker. A 0.729 mm bias was found indicating good accuracy. Residual values were small indicating good precision. The average distance between the true and experimental position of the anatomical landmarks were 9.55 ± 4.20 mm and 9.32 ± 3.28 mm for the pointer and the marker respectively. No significant differences were observed between the two methods. The pointer proved to be accurate and reliable for localizing virtual points and was at least equivalent to skin mounted markers for the detection of anatomical landmarks in the dog. It should prove useful in the localization of anatomical landmarks for kinematic analysis.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».