Sensitivity of Intersegmental Angles of the Spinal Column to Errors Due to Marker Misplacement
Notice bibliographique
Résumé
The ranges of angular motion measured using multisegmented spinal column models are typically small, meaning that minor experimental errors can potentially affect the reliability of these measures. This study aimed to investigate the sensitivity of the 3D intersegmental angles, measured using a multisegmented spinal column model, to errors due to marker misplacement. Eleven healthy subjects performed trunk bending in five directions. Six cameras recorded the trajectory of 22 markers, representing seven spinal column segments. Misplacement error for each marker was modeled as a Gaussian function with a standard deviation of 6 mm, and constrained to a maximum value of 12 mm in each coordinate across the skin. The sensitivity of 3D intersegmental angles to these marker misplacement errors, added to the measured data, was evaluated. The errors in sagittal plane motions resulting from marker misplacement were small (RMS error less than 3.2 deg and relative error in the angular range less than 15%) during the five trunk bending direction. The errors in the frontal and transverse plane motions, induced by marker misplacement, however, were large (RMS error up to 10.2 deg and relative error in the range up to 58%), especially during trunk bending in anterior, anterior-left, and anterior-right directions, and were often comparable in size to the intersubject variability for those motions. The induced errors in the frontal and transverse plane motions tended to be the greatest at the intersegmental levels in the lower lumbar region. These observations questioned reliability of angle measures in the frontal and transverse planes particularly in the lower lumbar region during trunk bending in anterior direction, and thus did not recommend interpreting these measures for clinical evaluation and decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».