Comparison of micro-computed tomography and laser scanning for reverse engineering orthopaedic component geometries
Notice bibliographique
Résumé
A significant amount of research has been undertaken to evaluate the function of implanted joint replacement components. Many of these studies require the acquisition of an accurate three-dimensional geometric model of the various implant components, using methods such as micro-computed tomography or laser scanning. The purpose of this study was to compare micro-computed tomography and laser scanning for obtaining component geometries. Five never-implanted polyethylene tibial inserts of one type were scanned with both micro-computed tomography and laser scanning to determine the repeatability of each method and measured for any deviations between the geometries acquired from the different scans. Overall, good agreement was found between the micro-computed tomography and laser scans, to within 71 microm on average. Micro-computed tomography was found to have superior repeatability to laser scanning (mean of 1 microm for micro-computed tomography versus 19 microm for laser scans). Micro-computed tomography may be preferred for visualizing small surface features, whereas laser scanning may be preferred for acquiring the geometry of metal objects to avoid computed tomography artifacts. In conclusion, the choice of micro-computed tomography versus laser scanning for acquiring orthopaedic component geometries will likely involve considerations of user preference, the specific application the scan will be used for, and the availability of each system.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».