AN AUTOMATIC ICP-BASED 2D-3D REGISTRATION METHOD FOR A HIGH-SPEED BIPLANAR VIDEORADIOGRAPHY IMAGING SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. High-Speed Biplanar Videoradiography (HSBV) is an X-ray based non-invasive imaging system that can be used to derive dynamic bony translations and rotations. The 2D-3D registration process matches a 3D bone model acquired from magnetic resonance imaging (MRI) or computed tomography (CT) scans with the 2D X-ray image pairs. This study focuses on the registration of MRI data as it can acquire detailed soft tissue contrast that cannot be easily discerned in CT scans. A novel 2D-3D registration method is reported in this paper that is suitable for the MRI-based bone models with high precision and high efficiency. In addition, an automatic initialization procedure with 64 starting poses is established to avoid user intervention in the registration. The method has been tested using the HSBV image sequence of a knee joint during walking. Thirty-five consecutive poses from the sequence were tested for the registration, and 50 non-consecutive poses randomly selected from the sequence were tested for the automatic initialization. The registration precision for each axis was 0.49 to 0.54 mm. For the initialization validation test, 48 over 50 frames were successfully initialized and two failed due to portions of the joint falling outside of the field-of-view of the system. The average time for each initialization is only about 6 min. The improved 2D-3D registration will allow determination of precise 3D kinematic parameters with high efficiency. These kinematic parameters can be used to calculate joint cartilage contact mechanics that provide insight into the mechanical processes and mechanisms of joint degeneration or pathology.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».