Assessment of torso deformities using 3D markerless asymmetry analysis and its clinical applications
Notice bibliographique
Résumé
Methods The full torso ST of 90 AIS patients with different curve types were retrieved from our previous study [2]. The mean Cobb angle was 32.5° (range: 8°-69°). The best plane of symmetry that divides the torso into left and right parts was calculated. Deviations between the left and right parts were measured and displayed as deviation colour maps (DCMs). To propose a surface clarification, the DCMs of 46 patients were appraised by three scoliosis professionals. The DCMs were then classified into three main groups and six subgroups by four novice observers. The intra and inter-observer reliability of the classification was assessed using Kappa coefficients. The vertical position of the maximum deviation point above the PSISs was multiplied by a correction factor to estimate the vertical location of the curve apex. Results The mean kappa coefficient for intra-observer reliability was 0.85 (0.68-0.92) indicating good to excellent classification reliability [3]. The inter-observer kappa coefficient was 0.62 and the percentage of agreement was 80%, indicating moderate reliability [3]. For 88 torsos with thoracic curves (subgroups 2, 4 or 5), the location of the point of maximum deviation predicted the location of the curve apex with a ±2.2cm accuracy (range 0.02-5.5cm, R=0.72). For 39 lumbar curves with Cobb angle >20, prediction accuracy was ±1.6cm (0.02-4.2cm; R=0.42).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».