Using ultrasound imaging to identify landmarks in vertebra models to assess spinal deformity
Notice bibliographique
Résumé
Scoliosis is a type of spinal deformity that commonly develops in adolescents. Cobb angle, using the most tilted vertebrae, is the gold standard to assess scoliosis on radiographs. However, regularly taking radiographs introduces harmful ionizing radiation to patients, thus non-ionizing radiation methods have been explored for many years. Ultrasound has been proposed as one of the non-ionizing radiation methods to measure the deformity. This research was divided into two studies: 1) to investigate the reliability and repeatability of a new proposed method to measure Cobb angle; 2) to determine if landmarks can be identified from ultrasound images to measure curvature of spine. Based on the two studies, the feasibility of using ultrasound images to assess spinal deformity will be determined. Thirty-nine radiographs were used in the first study. The new method agreed well with the traditional Cobb method with intraclass correlation coefficient (ICC) value greater than 0.7 in different severity groups, and the average angle difference was 1.6° ± 3.1°. The second study showed laminae and transverse processes could be recognized from ultrasound images. The difference of the width of the laminae between the phantom and the ultrasound image was 0.3 mm. Therefore, it is feasible to use the proposed method and the laminae from the ultrasound images to assess the severity of scoliosis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».