Multisegment Kinematics of the Spinal Column: Soft Tissue Artifacts Assessment
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in the assessment of intersegmental spinal column angles during trunk motion is the inherent error in recording the movement of bony anatomical landmarks caused by soft tissue artifacts (STAs). This study aims to perform an uncertainty analysis and estimate the typical errors induced by STA into the intersegmental angles of a multisegment spinal column model during trunk bending in different directions by modeling the relative displacement between skin-mounted markers and actual bony landmarks during trunk bending. First, we modeled the maximum displacement of markers relative to the bony landmarks with a multivariate Gaussian distribution. In order to estimate the distribution parameters, we measured these relative displacements on five subjects at maximum trunk bending posture. Then, in order to model the error depending on trunk bending angle, we assumed that the error grows linearly as a function of the bending angle. Second, we applied our error model to the trunk motion measurement of 11 subjects to estimate the corrected trajectories of the bony landmarks and investigate the errors induced into the intersegmental angles of a multisegment spinal column model. For this purpose, the trunk was modeled as a seven-segment rigid-body system described using 23 reflective markers placed on various bony landmarks of the spinal column. Eleven seated subjects performed trunk bending in five directions and the three-dimensional (3D) intersegmental angles during trunk bending were calculated before and after error correction. While STA minimally affected the intersegmental angles in the sagittal plane (<16%), it considerably corrupted the intersegmental angles in the coronal (error ranged from 59% to 551%) and transverse (up to 161%) planes. Therefore, we recommend using the proposed error suppression technique for STA-induced error compensation as a tool to achieve more accurate spinal column kinematics measurements. Particularly, for intersegmental rotations in the coronal and transverse planes that have small range and are highly sensitive to measurement errors, the proposed technique makes the measurement more appropriate for use in clinical decision-making processes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».