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Enregistrement W4288039410 · doi:10.1177/09544119221114200

Investigation of ultrasonic soft tissue-bone reflection coefficients correlating with curve severity in children with adolescent idiopathic scoliosis

2022· article· en· W4288039410 sur OpenAlexaff
Thanh-Tu Pham, Lawrence H. Le, Mahdieh Khodaei, Rui Zheng, Edmond Lou

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurvatureReflection (computer programming)Reflection coefficientMaterials scienceUltrasoundSurface roughnessBiomedical engineeringCorrelation coefficientScoliosisMedicineOrthodonticsNuclear medicineOpticsMathematicsRadiologyPhysicsGeometrySurgeryComposite materialStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a three-dimensional curvature of spine. Children with AIS and low bone quality have higher chance to get curve progression leading to bigger spinal curvature. In addition, bone quality affects acoustic impedance of bone, thus influencing the reflection coefficient of ultrasound signal from the soft tissue–bone interface. This study aimed to estimate the bone quality of AIS patients based on the reflection coefficients to determine the correlation of the bone quality with curve severity. A simple bone model was used to develop an equation to calculate the reflection coefficient value. Experiments were conducted on five different phantoms. Acrylic was used to design a vertebral shape to study the effect of surface roughness and inclination, including: smooth flat surface (SFS), smooth curved surface (SCS), rough curved surface (RCS), and the rough curved inclined surface (RCIS). A clinical study with 37 AIS patients were recruited. The estimated reflection coefficient values of plate phantoms agreed well with the predicted values and the maximum error was 6.7%. The reflection coefficients measured from the acrylic-water interface for the SFS, SCS, RCS, RCIS (3° and 5°) were 0.37, 0.33, 0.28, (0.23 and 0.12), respectively. The surface roughness and inclination increased the reflection loss. From the clinical data, the average reflection coefficients for children with AIS were 0.11 and 0.07 for the mild curve group and the moderate curve group, respectively. A moderate linear correlation was found between the reflection coefficients and curve severity ([Formula: see text] = 0.3). Patients with lower bone quality have observed to have larger spinal curvature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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