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Enregistrement W2588505477 · doi:10.1080/21681163.2016.1251338

An automated CT-based method to quantify the 3D anatomy of the posterior elements of the human thoracic and lumbar spine

2017· article· en· W2588505477 sur OpenAlexafffund
Devin Singh, Howard J. Ginsberg, Khaled Fawaz, Alex Kiss, Cari Whyne

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering Imaging & Visualization · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCoronal planeAnatomyLumbarComputer scienceProcess (computing)Thoracic vertebraeTransverse planeLumbar vertebraeMedicineBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the development and implementation of a highly automated computed tomography-based method to quantify 3D posterior element anatomy. The use of the posterior elements as the site of the bone–implant interface in spinal posterior fusion plating requires quantitative morphologic human data on these structures. Human thoracic and lumbar vertebrae (n = 307) were automatically segmented to isolate the spinous processes and laminae using atlas-based deformable registration. Analysis was conducted to determine lateral facing surface area, transverse and coronal plane angulation, and interspinous process distance between adjacent levels. The considered metrics demonstrated division based on spinal level (T12–L5 vs. T1–T11), with larger measured outcomes for males. This anatomic study provides an automated method for acquiring 3D morphological information that can be used to guide posterior element device design.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,402 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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