ArUco‐based stylus reliability for reproductible 3D digitalisation of shoulder cartilage contours
Notice bibliographique
Résumé
Imaging techniques in anatomy have developed rapidly over the last decades through the emergence of various 3D scanning systems. Depending on the dissection level, non-contact or tactile contact methods can be applied on the targeted structure. The aim of this study was to assess the inter and intra-observer reproducibility of an ArUco-based localisation stylus, that is, a manual technique on a hand-held stylus. Ten fresh-frozen, unembalmed adult arms were used to digitalise the glenoid cartilage related to the glenohumeral joint and the contour of the clavicle cartilage related to the acromioclavicular joint. Three operators performed consecutive digitalisations of each cartilage contour using an ArUco-based localisation stylus recorded by a single monocular camera. The shape of each cartilage was defined by nine shape parameters. Intra-observer repeatability and inter-observer reproducibility were computed using an intra-class correlation (ICC) for each of these parameters. Overall, 35.2 ± 2.4 s and 26.6 ± 10.2 s were required by each examiner to digitalise the contour of a glenoid and acromioclavicular cartilage, respectively. For most parameters, good-to-excellent agreements were observed concerning intra-observer (ICC ranging between 0.81 and 1.00) and inter-observer (ICC ranging between 0.75 and 0.99) reproducibility. To conclude, through a fast and versatile process, the use of an ArUco-based localisation stylus can be a reliable low-cost alternative to conventional imaging methods to digitalise shoulder cartilage contours.
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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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».