Equivalence assessment of weight bearing cone beam CT and multidetector CT through 3D Knee bone modelling
Notice bibliographique
Résumé
Weight-bearing cone beam computed tomography (WB-CBCT, or simply WBCT), which captures high-resolution 3D images in a natural standing position, has gained increasing interest in recent years. This study examines the potential of WBCT as an alternative to multidetector computed tomography (MDCT) for 3D bone modelling. We generated 3D knee joint models from manually annotated WBCT and MDCT scans, performed rigid registration of these models, and assessed their similarity by evaluating the mean difference, standard deviation, and confidence intervals of the aligned models. The mean differences were computed as the average surface distances between corresponding WBCT and MDCT 3D bone models after rigid registration, providing a quantitative measure of their geometric similarity. Validation was conducted using both patient and cadaver scans to assess WBCT's clinical applicability under realistic conditions and its technical reliability with controlled samples. Our findings reveal an average absolute difference of less than 0.35 mm for patient scans and 0.30 mm for cadaveric scans between WBCT and MDCT. The patella demonstrated the smallest mean difference (-0.20 mm to 0.10 mm) and standard deviation (0.28 mm to 0.55 mm) across all scans. These results confirm the comparability of WBCT to MDCT for 3D bone modelling, highlighting WBCT's capacity to deliver appropriate image quality for the clinical assessment of bone joints.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».