Knee Implant Loosening Detection: A Vibration Analysis Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Knee implant loosening is mainly caused by the weakness of the prosthesis-bone interface and is the main reason for surgical revisions. However, pre-operative diagnosis is difficult due to lack of accurate tests. In this study, we developed a vibration-based system to detect the loosening of the tibial implant of an instrumented knee prosthesis. The proposed system includes an instrumented vibrator for transcutaneous stimulation of the bone in a repeatable manner, and accelerometer sensors integrated into the implants to measure the propagated vibration. A coherence-based detection technique was proposed to distinguish the loosened implants from the secure ones. Fourteen ex vivo lower limbs were used, on which the knee prosthesis was implanted, and harmonic-forced vibration was applied on the tibia. The input-output coherence measure provided 92.26% accuracy, a high sensitivity (91.67%) and specificity (92.86%). This technique was benchmarked against power spectrum based analysis of the propagated vibration to the implant. In particular, loosening detection based on new peak appearance, peak shift, and peak flattening in power spectra showed inferior performance to the proposed coherence-based technique. As such, application of vibration on our instrumented knee prosthesis together with input-output coherence analysis enabled us to distinguish the secure from loose implants.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».