X-ray vision: the accuracy and repeatability of a technology that allows clinicians to see spinal X-rays superimposed on a person's back
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Since the discovery of ionizing radiation, clinicians have evaluated X-ray images separately from the patient. The objective of this study was to investigate the accuracy and repeatability of a new technology which seeks to resolve this historic limitation by projecting anatomically correct X-ray images on to a person's skin. METHODS: A total of 13 participants enrolled in the study, each having a pre-existing anteroposterior lumbar X-ray. Each participant's image was uploaded into the Hololens Mixed reality system which when worn, allowed a single examiner to view a participant's own X-ray superimposed on the participant's back. The projected image was topographically corrected using depth information obtained by the Hololens system then aligned via existing anatomic landmarks. Using this superimposed image, vertebral levels were identified and validated against spinous process locations obtained by ultrasound. This process was repeated 1-5 days later. The projection of each vertebra was deemed to be "on-target" if it fell within the known morphological dimensions of the spinous process for that specific vertebral level. RESULTS: The projection system created on-target projections with respect to individual vertebral levels 73% of the time with no significant difference seen between testing sessions. The average repeatability for all vertebral levels between testing sessions was 77%. CONCLUSION: These accuracy and repeatability data suggest that the accuracy and repeatability of projecting X-rays directly on to the skin is feasible for identifying underlying anatomy and as such, has potential to place radiological evaluation within the patient context. Future opportunities to improve this procedure will focus on mitigating potential sources of error.
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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 découle