High‐accuracy photogrammetric technique for human spine measurement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Close range photogrammetry has been recognised as an essential tool for the capture of high‐accuracy spatial data for medical applications, in particular work involving dynamic human body parts such as limbs. Offline and online photogrammetric systems are readily available for a number of common applications. However, off‐the‐shelf systems are not always appropriate because of project site conditions. To achieve high measurement accuracy in a field environment, a modified field camera calibration technique was introduced. The technique is particularly important where each camera is limited to one captured image during calibration, as the camera and the calibration testfield are in fixed positions. In this paper a custom‐built imaging system designed for the study of the human spine in an outdoor environment is introduced. The discussion addresses: (1) imaging system design; (2) modified field calibration techniques; and (3) a case study on human spines. Two field camera calibration techniques were evaluated, both of which improved the accuracy of the prototype system, the use of a detachable target board offering the best results. This modified camera calibration procedure has improved the 3D measurement accuracy from 1·25 ± 0·3 mm to 0·43 ± 0·1 mm. The improvement is at a level achievable in the laboratory. The technique is considered to provide accurate and reliable anthropometric landmark measurement at low cost. This was evaluated in a clinical setting where diurnal changes in spine length and contour were measured in a cohort of 30 university students. The capability of the technique to measure sagittal and frontal angular changes provides a novel way of examining changes in spine shape.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle