Accuracy assessment of 3D bone reconstructions using CT: an intro comparison
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography provides high contrast imaging of the joint anatomy and is used routinely to reconstruct 3D models of the osseous and cartilage geometry (CT arthrography) for use in the design of orthopedic implants, for computer assisted surgeries and computational dynamic and structural analysis. The objective of this study was to assess the accuracy of bone and cartilage surface model reconstructions by comparing reconstructed geometries with bone digitizations obtained using an optical tracking system. Bone surface digitizations obtained in this study determined the ground truth measure for the underlying geometry. We evaluated the use of a commercially available reconstruction technique using clinical CT scanning protocols using the elbow joint as an example of a surface with complex geometry. To assess the accuracies of the reconstructed models (8 fresh frozen cadaveric specimens) against the ground truth bony digitization-as defined by this study-proximity mapping was used to calculate residual error. The overall mean error was less than 0.4 mm in the cortical region and 0.3 mm in the subchondral region of the bone. Similarly creating 3D cartilage surface models from CT scans using air contrast had a mean error of less than 0.3 mm. Results from this study indicate that clinical CT scanning protocols and commonly used and commercially available reconstruction algorithms can create models which accurately represent the true geometry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».