Comparison of anatomical parameters of cam femoroacetabular impingement to evaluate hip joint models segmented from CT data
Notice bibliographique
Résumé
Subject-specific anatomical finite element models obtained from three-dimensional (3D) segmentation have the potential to provide great insights into the pathomechanisms of femoroacetabular impingement (FAI). Still, the accuracy of the geometries used to construct these models needs to be evaluated. To this aim, we segmented 54 (n = 54; age = 34 ± 7 years; BMI = 26 ± 4 kg/m2) hip joint models from subject-specific computed tomography (CT) images, and measured multiple anatomical parameters (axial alpha angle, radial alpha angle, femoral head–neck offset, femoral neck–shaft angle, medial proximal femoral angle, femoral torsion, acetabular version and centre–edge angle) from both the multiplanar images and the 3D models, to assess the intraobserver, interobserver and intermethod reliabilities. We implemented a method to ensure that anatomical characteristics from segmented models were representative of original CT data. Observations from both CT data and 3D models demonstrated strong to near-perfect intraobserver, interobserver and intermethod agreements (p < 0.01). Bland–Altman plots indicated a slight discrepancy when assessing the asymptomatic FAI population, where planar CT images possibly did not capture the full depth of the cam deformity and underestimated geometric parameters. We indicated possible discrepancies to expect when segmenting hip joint models for clinical evaluation and finite element modelling, notably when observing femoral head–neck offset.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».