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Enregistrement W2070973960 · doi:10.1109/tbme.2006.886619

Modelling Skin Pelvic Landmark Coordinates Into Corresponding Internal Bone for Wheelchair Users

2006· article· en· W2070973960 sur OpenAlexaff
Nadine-Michle Lalonde, Jean Dansereau, Michle Lacoste, Rachid Aïssaoui

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustinePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandmarkWheelchairComputer scienceComputer visionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate the relationships, by linear regression, between internal and external pelvic landmarks identified by two techniques: manual digitization or skin markers. It was hypothesized that the body mass index or the skinfold thickness are significant variables in these relationships. The internal pelvic landmarks were obtained with a stereoradiographic method. Results showed that the external coordinates are generally statistically different from the internal ones; manual digitization of the landmark reduces the soft tissue artifacts compared to the use of skin markers. Different regression models were obtained according to the external acquisition method. Body mass index or skinfold thickness was generally included as a significant variable in models along the direction of the soft tissue thickness: postero-anterior direction for the anterior-superior iliac spine, medio-lateral direction for the apex of the iliac crests. With the use of skin markers, models obtained for a specific internal landmark coordinate include generally many variables, such as the other two coordinates of the landmark, body mass index, or skinfold measurements. This study presented preliminary results on the relationships between internal and external pelvic landmark coordinates. More research is needed before the full relationships are understood and adequate models are developed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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