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Enregistrement W4390793483 · doi:10.1111/joa.13987

ArUco‐based stylus reliability for reproductible 3D digitalisation of shoulder cartilage contours

2024· article· en· W4390793483 sur OpenAlexaff
Florent Moissenet, Christian Elmo Kulanesan, Kevin Co, Pierre Vacher, Jean‐Yves Beaulieu, Nicolas Holzer

Notice bibliographique

RevueJournal of Anatomy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylusReproducibilityBiomedical engineeringComputer scienceObserver (physics)CartilageAnatomyArtificial intelligenceOrthodonticsComputer visionMedicineMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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