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Enregistrement W2062121889 · doi:10.1186/1748-7161-5-s1-o2

Ultra low dose 2D/3D digital Xray system

2010· article· en· W2062121889 sur OpenAlexaffabout
Jacques A. de Guise, Stefan Parent

Notice bibliographique

RevueScoliosis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical physicsComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EOS is an ultra low dose 2D/3D digital Xray system developed by Biospace Med and a team of France - Quebec engineers and clinicians. EOS is based on the Nobel Prize for Physics winner Georges Charpak’s detector technology that has been adapted for clinical Xray imaging. It allows for the simultaneous acquisition of two perpendicular digital images of patient in a weight-bearing standing position. Using a stereoradiographic reconstruction scheme based on a priori geometrical and statistical information about the 3D bones, dedicated software allows for the reconstruction and dynamic visualization of the 3D bone surface of the spine, the pelvis, the femur, the tibia, etc. Once the 3D models are obtained, it is then possible to obtain automatically over 100 true 3D angle and length measurements (cobb angles, vertebral rotations, wedging, kyphosis, lordosis, pelvic parameters, pangonogram data). Software also allows making any 3D desired measurements, using a set of simple interactive tools. A dosimetric study done in our laboratories has shown a 6 to 9 fold decrease in dose received by the patients compared to a normal full-length spinal exam. Furthermore, applications are being developed to evaluate the 3D deformity pre-operatively and post-operatively. A recent retrospective study identified several 3D parameters distinguishing patients with significant curve progression when compared to a group of patients with no progression of their initial scoliotic curve at maturity. These findings are currently evaluated in a prospective study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,012

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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