Accuracy and precision of image-based strain measurement using embedded radiopaque markers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this work was to assess the resolution to which micro-CT and intra-operative CT systems can quantify distances between radiopaque fiducial markers. Twenty-two markers were cast in a silicone phantom, then imaged at ten random rotations and translations within the field of view of a micro-CT and an intraoperative CT. A bounding box method and a mask-based weighted binary method were used to calculate the location of all markers in an image, then the Euclidian distance between neighbouring marker coordinates was calculated. The standard deviation in the inter-marker distance measurements from each of the marker position methods across the ten repeated trials was calculated for each marker identification method to provide a measure of the precision of the strain measurement with each scanner. The imaging systems measured 3D distances between markers to within 0.007 mm and 0.028 mm in the micro-CT and intra-operative CT, respectively, using the bounding box method, and to within 0.011 mm and 0.040 mm in the micro-CT and intra-operative systems, respectively, using the weighted-mask method. The bounding box method was found to be the most precise and is highly promising for applications in high resolution regional soft-tissue strain measurements.
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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 | 0,001 |
| 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 ».