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Enregistrement W2086943821 · doi:10.1118/1.4752205

Measurement of joint kinematics using a conventional clinical single‐perspective flat‐panel radiography system

2012· article· en· W2086943821 sur OpenAlexafffund
Petar Seslija, Matthew G. Teeter, Xunhua Yuan, Douglas D.R. Naudie, Robert B. Bourne, Steven J. MacDonald, Terry M. Peters, David W. Holdsworth

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLawson Health Research Institute
Mots-clésKinematicsImaging phantomRadiographyComputer visionComputer scienceArtificial intelligenceFluoroscopyAccuracy and precisionBiplaneProjection (relational algebra)MathematicsMedicineAlgorithmNuclear medicineRadiologyPhysicsStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The ability to accurately measure joint kinematics is an important tool in studying both normal joint function and pathologies associated with injury and disease. The purpose of this study is to evaluate the efficacy, accuracy, precision, and clinical safety of measuring 3D joint motion using a conventional flat-panel radiography system prior to its application in an in vivo study. METHODS: An automated, image-based tracking algorithm was implemented to measure the three-dimensional pose of a sparse object from a two-dimensional radiographic projection. The algorithm was tested to determine its efficiency and failure rate, defined as the number of image frames where automated tracking failed, or required user intervention. The accuracy and precision of measuring three-dimensional motion were assessed using a robotic controlled, tibiofemoral knee phantom programmed to mimic a subject with a total knee replacement performing a stair ascent activity. Accuracy was assessed by comparing the measurements of the single-plane radiographic tracking technique to those of an optical tracking system, and quantified by the measurement discrepancy between the two systems using the Bland-Altman technique. Precision was assessed through a series of repeated measurements of the tibiofemoral kinematics, and was quantified using the across-trial deviations of the repeated kinematic measurements. The safety of the imaging procedure was assessed by measuring the effective dose of ionizing radiation associated with the x-ray exposures, and analyzing its relative risk to a human subject. RESULTS: The automated tracking algorithm displayed a failure rate of 2% and achieved an average computational throughput of 8 image frames/s. Mean differences between the radiographic and optical measurements for translations and rotations were less than 0.08 mm and 0.07° in-plane, and 0.24 mm and 0.6° out-of-plane. The repeatability of kinematics measurements performed using the radiographic tracking technique was better than ±0.09 mm and 0.12° in-plane, and ±0.70 mm and ±0.07° out-of-plane. The effective dose associated with the imaging protocol used was 15 μSv for 10 s of radiographic cine acquisition. CONCLUSIONS: This study demonstrates the ability to accurately measure knee-joint kinematics using a single-plane radiographic measurement technique. The measurement technique can be easily implemented at most clinical centers equipped with a modern-day radiographic x-ray system. The dose of ionizing radiation associated with the image acquisition represents a minimal risk to any subjects undergoing the examination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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