Highly Accurate Automated Patient-Specific 3D Bone Pose and Scale Estimation Using Bi-Planar Pose-Invariant Patches in a CNN-Based 3D/2D Registration Framework
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an automatic CNN-based 3D/2D registration method to achieve highly accurate and robust seven degrees of freedom (7DOF) pose and isotropic scale of a generic 3D model. This step is a key enabler for reconstructing a patient-specific 3D bone surface model from a wide range of EOS® 2D bi-planar X-rays acquired with various fields of view and patients' orientations. Based on a coarse-to-fine strategy, first a CNN-based semantic segmentation followed by a PCA-based registration are used to roughly locate the bone. Similarity in pose-invariant local patches using CNN regression models is used to refine the 3D pose. The accuracy of the method is validated on 60 bi-planar X-rays. The mean of Mean Absolute pose Errors (MAE) of 3D translations, 3D rotations, and isotropic scaling are 0.19 mm, 0.33°, and 0.05 (%), respectively. The success rate is of 100 % at MAE lower than 1 mm, 1°, and 0.1 (%).
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 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 | 0,001 |
| 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 ».