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Enregistrement W4389584842 · doi:10.17118/11143/20705

Determination of 3D lumbar spine kinematics by musculoskeletal ultrasound: a preliminary study of validation

2023· article· en· W4389584842 sur OpenAlexaff
Mohammad Reza Effatparvar, Marc‐Olivier St‐Pierre, Félix-Antoine Lavoie, Omar Ringa, Stéphane Sobczak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsLumbar spineComputer scienceUltrasoundLumbarMedicineBiomedical engineeringRadiologyPhysicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lumbar spine 3D kinematics determination is currently based on the bone reconstructions from CT-scan and MRI, which are harmful or expensive.Meanwhile, ultrasound is an alternative with less disadvantages, and has been recently used in lumbar spine 3D modelling.This study intends to apply ultrasound-based models to determine the lumbar spine kinematics and compare it with the CT-scan-based result.In this regard, a human lumbar spine was dissected, and technical markers (TM) (Metallic spheres, ⌀ =4.6mm) were glued to the costiforms and spinous processes from L1 to L5, and median and lateral crests of the S1.Then, after fixing the specimen in a neutral position, musculoskeletal ultrasound (MSU) and CT-scan images were collected.Several image processing techniques were applied, and the ultrasound and CT-scan images were separately reconstructed in 3D.In the next step, to visualize the lumbar spine movement, first, different positions including neutral, full and mid positions in flexion-extension, side bending and axial rotation were applied on the specimen and discrete kinematics were defined by collecting the centroid of the TMs, using a 3D digitizer (Hexagon Absolute Arm, error of measurement (mm): 0.008).Afterwards, the locations of the TMsdigitizer were registered to the TMs on the 3D reconstructions using lhpFusionBox software.After having the motion, to determine the intervertebral kinematics, the top of the costiform processes and the most distal points of the spinous processes where virtually palpated on each level to build local anatomical reference system on CT-Scan and MSU 3D models.Z-axis was defined by the costiform processes landmarks, the X-axis was defined as the orthogonal axis to the Z-axis through the spinous process landmarks, and the Y-axis was perpendicular to X and Z axes.Finally, using Euler angles, the intervertebral kinematics were measured and compared for both, the ultrasound and CT-scan based models.The anatomical motion components, including the flexion-extension, side bending and axial rotation, were defined around the Z, X and Y-axes, respectively.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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