Clinical workflow for spinal curvature measurement with portable ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Spinal curvature monitoring is essential in making treatment decisions in scoliosis. Monitoring entails radiographic examinations, however repeated ionizing radiation exposure has been shown to increase cancer risk. Ultrasound does not emit ionizing radiation and is safer for spinal curvature monitoring. We investigated a clinical sonography protocol and challenges associated with position-tracked ultrasound in spinal curvature measurement in scoliosis. METHODS: Transverse processes were landmarked along each vertebra using tracked ultrasound snapshots. The transverse process angle was used to determine the orientation of each vertebra. We tested our methodology on five patients in a local pediatric scoliosis clinic, comparing ultrasound to radiographic curvature measurements. RESULTS: Despite strong correlation between radiographic and ultrasound curvature angles in phantom studies, we encountered new challenges in the clinical setting. Our main challenge was differentiating transverse processes from ribs and other structures during landmarking. We observed up to 13° angle variability for a single vertebra and a 9.85° ± 10.81° difference between ultrasound and radiographic Cobb angles for thoracic curvatures. Additionally, we were unable to visualize anatomical landmarks in the lumbar region where soft tissue depth was 25–35mm. In volunteers with large Cobb angles (greater than 40° thoracic and 60° lumbar), we observed spinal protrusions resulting in incomplete probe-skin contact and partial ultrasound images not suitable for landmarking. CONCLUSION: Spinal curvature measurement using tracked ultrasound is viable on phantom spine models. In the clinic, new challenges were encountered which must be resolved before a universal sonography protocol can be developed.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,012 |
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 ».