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Enregistrement W4362706256 · doi:10.1016/j.medengphy.2023.103976

Quantification of carpal tunnel morphology using centroid-to-boundary distance shape signatures

2023· article· en· W4362706256 sur OpenAlexaff
Drew A. Anderson, Michele Oliver, Karen Gordon

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDJO Global
Mots-clésCadaveric spasmCentroidFlatteningCarpal tunnel syndromeAmplitudeAnatomyWristBoundary (topology)DorsumMinimum distanceMaterials sciencePhase (matter)Carpal tunnelGeometryPhysicsBiomedical engineeringGeologyMathematicsOpticsMedicineComposite materialSurgeryMathematical analysisStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Morphology analysis is valuable to understanding risk factors and the etiology of carpal tunnel (CT) syndrome. The objective of this study was to investigate morphology changes along the length of the CT using shape signatures (SS). Analysis was performed on ten cadaveric specimens in neutral wrist posture. Centroid-to-boundary distance SS were generated for proximal, middle, and distal CT cross-sections. Phase shift and Euclidean distance were quantified relative to a template SS for each specimen. Medial, lateral, palmar, and dorsal peaks were identified on each SS to generate metrics of tunnel width, tunnel depth, peak amplitude, peak angle. Width and depth measures were also performed using previously reported methods to serve as a basis of comparison. The phase shift revealed twisting of 21° between the ends of the tunnel. Distance from the template and width varied significantly over the length of the tunnel, while depth did not. Measures of width and depth using the SS method were consistent with previously reported methods. The SS method afforded the advantage of peak analysis with overall trends of peak amplitude indicating flattening of the tunnel at the proximal and distal ends relative to a rounder shape in the middle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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