Accuracy and Reliability of 3D Imaging for Facial Movement Evaluation: Validation of the VECTRA H1
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional imaging can be used to obtain objective assessments of facial morphology that is useful in a variety of clinical settings. The VECTRA H1 is unique in that it is relatively inexpensive, handheld, and does not require standardized environmental conditions for image capture. Although it provides accurate measurements when imaging relaxed facial expressions, the clinical evaluation of many disorders involves the assessment of facial morphology when performing facial movements. The aim of this study was to assess the accuracy and reliability of the VECTRA H1, specifically when imaging facial movement. Methods: The accuracy, intrarater, and interrater reliability of the VECTRA H1 were assessed when imaging four facial expressions: eyebrow lift, smile, snarl, and lip pucker. Fourteen healthy adult subjects had the distances between 13 fiducial facial landmarks measured at rest and the terminal point of each of the four movements by digital caliper and by the VECTRA H1. Intraclass correlation and Bland-Altman limits of agreement were used to determine agreement between measures. The agreement between measurements obtained by five different reviewers was evaluated by intraclass correlation to determine interrater reliability. Results: Median correlation between digital caliper and VECTRA H1 measurements ranged from 0.907 (snarl) to 0.921 (smile). Median correlation was very good for both intrarater (0.960-0.975) and interrater reliability (0.997-0.999). The mean absolute error between modalities, and both within and between raters was less than 2 mm for all movements tested. Conclusion: The VECTRA H1 met acceptable standards for the assessment of facial morphology when imaging facial movements.
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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 | 0,019 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».