Prediction of the Shape of Severely Fractured Distal Tibia by Using Statistical Shape Modelling
Notice bibliographique
Résumé
The design of tibial components of ankle implants is critical for proper functioning.The tibial component design uses the shape of the distal tibial bone as reference.However, when the distal tibia is severely damaged or fractured, the design of tibial components becomes very difficult.In this paper, we aim to study prediction of the distal tibia shape based on the remainder of tibial bone.We use statistical shape modelling technique to create a model of the tibial bone, and then we assess its shape variability.We extract the relationships between the shape variations to produce the predictions.A dataset of 22 female bone samples and 30 male bone samples were acquired.A statistical shape model per gender was produced by using a part of the dataset population.The first set of principal component analysis modes accounted for at least 95% of the shape variations were adopted.For the rest of the bone samples, we attempted to predict their distal tibia shapes by feeding the shapes of their proximal tibia and tibial shafts into the models.The prediction was done for roughly up to 20 mm above the distal tibial articular surface.The study was done in a 5-fold cross validation setting.Root-mean-square errors of reconstruction of the samples excluded in the model development were 1.91 ± 0.61 mm and 2.01 ± 0.39 mm for females and males, respectively.The prediction errors of the distal tibia, when only the shape of the proximal tibia and tibial shafts were known, were in average 1.96 mm for female's bones and 2.46 mm for male's bones.These small errors can show that the distal tibia shape can be reconstructed based on the proximal and shaft shapes.This is a preliminary result bringing new insights into treatment of ankle orthopaedic diseases.It can pave the way for reconstruction of lost distal tibia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».