Automated Method for Clinic and Morphologic Analysis of Bones Using Implicit Modeling Technique
Notice bibliographique
Résumé
Bone morphology and moprhometric estimation provide important and useful information for computed assisted-surgery, follow-up evaluation and personalized prosthesis design. Obtaining this data without any operator supervision or setting remains a practical goal. We present here an automated method that estimates clinic, anatomic and morphometric parameters based on bone-mesh representation. The method uses 2 steps. In the first one, the bone of interest is introduced as an implicit function modeling its morphology as a quadric surface. This function blends together basic geometries such as spheres, cylinders, quadratics and superquadratics and approximates its external shape. Given a mesh representation of a patient-bone, Levenber-Marquardt optimization technique computes Cartesian coordinates of the basic geometries. In second step, heuristic plans use these spatial data to locate, through the mesh representation, punctual landmarks. In order to compute subsequently complex clinic and anatomic landmarks relatives to axes, curves, surfaces, and regions, compound-heuristic plans are dressed using implicit parameters and previous punctual landmarks. Each plan is expressed as a energy-cost function that involves geometric, radial and normal terms. The method has been successfully used to locate clinic, anatomic and morphometric parameters of femur bone. Validation of the technique is performed with qualitative and quantitative procedures. A total of 9 femurs are reconstructed using a retroprojection technique. In all models, the method converges to the same parameters with acceptable clinical accuracy. As automated method, this schema presents practical advantage and remains sufficiently general to be applied to other bones and tracks most of anatomic parameters.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».