Visual aid for identifying vertebral landmarks in ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Vertebral landmark identification with ultrasound is notoriously difficult. We propose to assist the user in identifying vertebral landmarks by overlaying a visual aid in the ultrasound image space during the identification process. METHODS: The operator first identifies a few salient landmarks. From those, a generic healthy spine model is deformably registered to the ultrasound space and superimposed on the images, providing visual aid to the operator in finding additional landmarks. The registration is re-computed with each identified landmark. A spatially tracked ultrasound system and associated software were developed. To evaluate the system, six operators identified vertebral landmarks using ultrasound images, and using ultrasound images paired with 3D spine visualizations. Operator performance and inter-operator variability were analyzed. Software usability was assessed following the study, through questionnaire. RESULTS: In assessing the effectiveness of 3D spine visualization in landmark identification, operators were significantly more successful in landmark identification using visualizations and ultrasound than with ultrasound only (82 [72 – 94] % vs 51 [37 – 67] %, respectively; p = 0.0012). Time to completion was higher using visualizations and ultrasound than with ultrasound only 842 [448 – 1136] s vs 612 [434 – 785] s, respectively; p = 0.0468). Operators felt that 3D visualizations helped them identify landmarks, and visualize the spine and vertebrae. CONCLUSION: A three-dimensional visual aid was developed to assist in vertebral landmark identification using a tracked ultrasound system by deformably registering and visualizing a healthy spine model in ultrasound space. Operators found the visual aids useful and they were able to identify significantly more vertebral landmarks than without it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».