MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113865090 · doi:10.1002/rcs.2220

Geometric and volumetric relationship between human lumbar vertebrae and “Black‐bone” MRI‐based models

2021· article· en· W3113865090 sur OpenAlexaff
Andrew Kanawati, Renan Fernandes, Aaron Gee, Jennifer Urquhart, Christopher S. Bailey, Parham Rasoulinejad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensVictoria HospitalLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaveric spasm3d printed3d modelMagnetic resonance imagingLumbarLumbar vertebraeAnatomyNuclear medicineMedicineBiomedical engineeringRadiologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study will examine the differences between human lumbar vertebrae, three-dimensional (3D) scans of these bones, 3D models based on 'Black-bone' magnetic resonance imaging (MRI) scans, and 3D-printed models. MATERIALS AND METHODS: 3D mesh models were created from the "Black-bone" MRI data from two cadaveric human spines, and then 3D printed. Four models were analysed and compared: anatomic bones, 3D-scanned models, MRI models and 3D-printed models. RESULTS: There was no significant difference between when comparing the average of all measurements between all model types (p = 0.81). The mean dice coefficient was 0.91 (SD 0.016) and the mean Hausdorff distance was 0.37 mm (SD 0.04 mm) when comparing the MRI model to the 3D-scanned model. The mean volumes for the MRI model and the 3D scanned model were 10.42 and 10.04 ml (p = 0.085), respectively. CONCLUSIONS: The 'Black-bone' MRI could be a valid radiation-free alternative to computed tomography for the 3D printing of lumbar spinal biomodels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted SurgeryMême sujetMedical Imaging and AnalysisTravaux en français237 207