Comparing densely calculated facial soft tissue depths for craniofacial reconstruction: Euclidean vs. perpendicular distances
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For surgical craniofacial reconstruction, preoperative planning may be limited by missing 3D skeletal geometry. In forensic sciences, ‘reconstruction’ models the 3D facial structure from skull geometries using soft-tissue depth mapping. This work investigates ‘reverse engineering’ the forensics’ TD Morpheus model to infer the bony shape from 3D facial surfaces by subtracting tissue depths inwards along the normal vectors. This approach using Euclidean tissue depths successfully estimated the upper and outermost skeletal regions (i.e. frontal, zygoma, and nasal bones) in 24 head CT scans, but concave skeletal surfaces were inaccurately evaluated where the face is convex yielding misshapen anatomy around the orbits and zygomatic arches. A perpendicular tissue depth algorithm was developed to probe inwards along the face’s normal vectors until contacting bone, demonstrating superior performance to the Euclidean depth approach. Accurate regional tissue depths achievable with this approach may provide a useful bridge to connect the 3D face and underlying skull geometry, with the potential for application in craniofacial reconstruction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle