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Enregistrement W2113980226 · doi:10.3109/10929080701517459

A comparison of registration techniques for computer- and image-assisted elbow surgery

2007· article· en· W2113980226 sur OpenAlexaff
Colin McDonald, James R. Brownhill, Graham J.W. King, James A. Johnson, Terry M. Peters

Notice bibliographique

RevueComputer Aided Surgery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElbow and Forearm Trauma Treatment
Établissements canadiensWestern UniversitySt Joseph's Health CareRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElbowComputer scienceComputer visionOrientation (vector space)Image registrationArtificial intelligenceElbow flexionPosition (finance)MedicineMathematicsSurgeryImage (mathematics)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal function following elbow replacement surgery is dependent on the accurate replication of the elbow's flexion-extension axis. Currently, position and orientation of the axis are estimated from visual landmarks. In order to develop computer-assisted techniques to more accurately define this axis, a surface-based registration technique employing a hand-held laser scanner was evaluated against a conventional paired-point registration method to determine whether it produced improved alignment of the flexion-extension axis of the elbow. Registration error was 0.8 +/- 0.3 mm for surface-based registration, compared with 1.9 +/- 1.0 mm for the conventional registration method. These results suggest that the implementation of a surface-based registration technique may lead to a more accurate axis determination and improved clinical outcomes following elbow replacement surgery.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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