Spatial and volumetric validation of 3D ultrasound musculoskeletal system
Notice bibliographique
Résumé
Synovial inflammation in the joint has previously been found to be positively correlated to pain experienced by patients suffering from osteoarthritis (OA);1 however, its role mediating cartilage degradation has increasingly become of interest. Monitoring inflammatory and structural changes in joints affected by OA is an important strategy to strengthen our understanding of disease progression, as well as to identify varying phenotypic presentations of the disease. Our lab has developed a 3D US musculoskeletal imaging system for quantitative assessment of synovial inflammation in OA. The system is equipped with a mechatronic counterbalanced arm that supports a 3D US-based linear motorized scanner and allows tracking of the 3D US scanner. This capability provides a method to fuse multiple acquired 3D US images into a larger view of the anatomy, which is needed to image the knee joint. The goal of this work was to evaluate (1) the accuracy and precision of the mechatronic arm’s tracking and (2) the accuracy of the volumetric measurements in the fused 3D US images. In the first experiment, we imaged an agar-based phantom with 5 embedded small spherical inclusions from varying positions. Using these tracked images, we measured the coordinates of the inclusions and calculated the target registration error (TRE) from the mean position of each inclusion. In the second experiment, 3D US images were acquired of an agar phantom containing a semi-cylindrical inclusion, which were fused. The inclusion was then manually segmented and the error between the segmented and actual volumes was determined. TREs for each coordinate component of the spherical inclusions were small, indicating accurate spatial tracking by the system. The average error of the segmented semi-cylindrical inclusion was 4.76%, demonstrating accurate fusion. Our results shows that the system is a promising tool for quantitative monitoring of soft-tissue changes in joints afflicted with musculoskeletal pathologies.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».