3D ultrasonic visualization of hip displacement: A phantom study
Notice bibliographique
Résumé
Hip displacement is common in children with cerebral palsy (CP). Reimer's migration percentage (MP) measured on radiographs is the gold standard for assessing hip displacement. This phantom study was a proof-of-concept investigation, which aimed to evaluate the accuracy of MP measurements on the 3D reconstructed ultrasound (US) hip images. Two 3D printed pediatric hip phantoms with known MPs were scanned anteriorly along the superior-inferior direction to acquire two series of 2D US transverse images at 0.5 mm intervals using a handheld ultrasound scanner. Following image acquisition, the 2D images were consecutively stacked to create 3D reconstructed images. A morphological operation was applied to the coronal slices of the 3D images to correct for elevation thickness artifacts. Least-squares sphere fitting was employed to estimate the width of the femoral head (FH). A comparison of the measured MPs from the reconstructed US images and digital phantoms was reported. The US MP-values were also compared with those from clinical standard radiography and 2D circle-fitting method. The proposed 3D US method delivered the most accurate MP measurements up to a maximum error of 1.16 % compared to the ground truth phantom measurements. In contrast, the radiography and circle-fitting methods were off by 7.6 % and 16.82 %, respectively. The proof-of-concept study using phantoms has shown that the US-based measurements from 3D images provide much more accurate MP-values than the conventional X-ray method and 2D-based US measurements. Further validation using in-vivo data will show the potential of the radiation-free method in providing better patient care.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».