Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,040 | 0,012 |
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.
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 ».