2D Ultrasound Validation to Assess the Accuracy of Hip Displacement Measurement: A Phantom Study
Notice bibliographique
Résumé
Hip displacement is a common orthopedic abnormality in children with cerebral palsy and is assessed on anteroposterior pelvic radiographs during surveillance. Repeated exposure to ionizing radiation is a major concern of cancer risks for children. Ultrasound (US) has been proposed to image the hips. The severity of hip displacement is measured by the Reimers' migration percentage (MP), which is calculated by the ratio of the femoral head distance from the acetabulum to the width of the femoral head. Methods have been published to estimate MP from the US hip images in literature; however, validation for accuracy has not been reported. This study aimed to determine the accuracy of the 2D ultrasound techniques using two 3D printed hip phantoms with known MP values. The MPs estimated from the US images were compared with those measured from the X-ray images. Based on the experimental results, the US measurements had a maximum absolute discrepancy of 2.2% as compared to 9.8% from the X-ray measurements for the MP. The study on phantoms has showed the proposed US approach is promising with better accuracy and without ionizing radiation.Clinical Relevance - If the accuracy is proved to be at least as good as the current X-ray gold standard, the proposed US method will provide a modality of choice to pediatric patients for hip displacement diagnostics and hip surveillance, especially those with cerebral palsy. The method will be free of ionizing radiation and therefore significantly improve the pediatric patient care.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».