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Enregistrement W2140795513 · doi:10.1177/0954411912474612

Using additive manufacturing in accuracy evaluation of reconstructions from computed tomography

2013· article· en· W2140795513 sur OpenAlex
Erin J. Smith, Joseph A Anstey, Gabriel Venne, Randy E. Ellis

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSegmentationReproducibilityPeriosteumTomographyComputed tomographyBiomedical engineeringCadaverArtificial intelligenceIndustrial computed tomographyComputer scienceComputer visionComputed tomographicMaterials scienceMedicineRadiologyMathematicsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone models derived from patient imaging and fabricated using additive manufacturing technology have many potential uses including surgical planning, training, and research. This study evaluated the accuracy of bone surface reconstruction of two diarthrodial joints, the hip and shoulder, from computed tomography. Image segmentation of the tomographic series was used to develop a three-dimensional virtual model, which was fabricated using fused deposition modelling. Laser scanning was used to compare cadaver bones, printed models, and intermediate segmentations. The overall bone reconstruction process had a reproducibility of 0.3 ± 0.4 mm. Production of the model had an accuracy of 0.1 ± 0.1 mm, while the segmentation had an accuracy of 0.3 ± 0.4 mm, indicating that segmentation accuracy was the key factor in reconstruction. Generally, the shape of the articular surfaces was reproduced accurately, with poorer accuracy near the periphery of the articular surfaces, particularly in regions with periosteum covering and where osteophytes were apparent.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,231 · 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