Fully Automated Analysis of the Anatomic and Mechanical Axes From Pediatric Standing Lower Limb Radiographs Using Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lower limb alignment is the quantification of a set of parameters that are commonly measured radiographically to test for and track a wide range of skeletal pathologies. Determining limb alignment is a commonly performed yet laborious task in the pediatric orthopaedic setting and is therefore an interesting goal for automation. METHODS: We employ a machine learning approach using convolutional neural networks (CNNs) to segment pediatric weight-bearing lower limb radiographs. The results are then used with custom Matlab code to extract anatomic landmarks and to determine lower limb alignment parameters. RESULTS: Measurements obtained from the automated workflow proposed here were compared with manual measurements performed by orthopaedic surgery fellows. Mechanical axis deviation was determined within a mean of 2.02 mm. Lateral distal femoral angle and medial proximal tibial angle were determined with a mean deviation of 1.73 and 2.90 degrees, respectively. The calculation speed for the full set of mechanical and anatomic axis parameters was found to be ~2 seconds per radiograph. CONCLUSIONS: The CNN-based approach proposed in this work was shown to produce results comparable to orthopaedic surgery fellows at fast calculation speed. Although further work is needed to validate these results against radiographs and measurements from other centers, we see this as a promising start and a functional path that can be employed in further research. CLINICAL RELEVANCE: CNNs are a promising approach to automating commonly performed, repetitive tasks, especially those pertaining to image processing. The time savings are particularly important in clinical research applications where large sets of radiographs are routinely available and require analysis. With further development of these algorithms, we anticipate significantly improved agreement with expert-measured results and the calculation speed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».