High‐accuracy photogrammetric technique for human spine measurement
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».