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Enregistrement W6948033344 · doi:10.3969/j.issn.1674-8115.2024.09.001

Application of fluoroscopic stereophotogrammetric analysis in the detection of aseptic loosening of prostheses

2024· article· en· W6948033344 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluoroscopyProsthesisProjection (relational algebra)Image registrationDimension (graph theory)Transformation (genetics)Perspective (graphical)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective·To verify the accuracy and clinical feasibility of fluoroscopic stereophotogrammetric analysis (FSA) technology based on two dimension (2D)-three dimension (3D) registration for early migration detection of aseptic loosening of joint prostheses.Methods·2D-3D registration algorithms centering on the light source and projected object respectively in FSA technology were verified under various working conditions through image synthesis experiments, and the feasibility of clinical application was verified through real model experiments. The image synthesis experiment established a perspective projection environment with the same parameters as the real environment in a virtual environment, the 2D perspective images of the 3D model (bone or prosthesis) during the six degrees of freedom transformation were recorded, and the six degrees of freedom transformation of the 3D model was restored by using different 2D-3D registration algorithms. The error of each registration algorithm was calculated. For real model validation, the migration between bone and prosthesis after joint replacement surgery was simulated with a high precision bone prosthesis migration simulator. The 3D model of the bone or prosthesis was reconstructed by using computed tomograph (CT) images and optical scanning, and the 2D perspective images before and after prosthesis migration were captured by using a fluoroscopy device. The migration of the prosthesis was restored by using FSA technology based on 2D-3D registration, and the error of FSA technology was calculated.Results·The accuracy of the 2D-3D registration algorithm centering on the light source was higher than that of the algorithm centering on the projected object under different working conditions. When the initial registration conditions were favorable, the algorithm centering on the light source reduced the rotation error compared to the algorithm centering on the projected object, with a statistical difference (P=0.021), and the displacement error decreases, with a significant statistical difference (P=0.000). Moreover, algorithms centering on the light sources required lower similarity and fewer registration times to meet clinical application requirements.Conclusion·The accuracy of FSA technology based on 2D-3D registration in early migration detection of artificial joint prostheses meets clinical application requirements. This technology can warn of late aseptic loosening of prostheses by detecting early migration of prostheses after joint replacement surgery, and is expected to be applied to clinical practice through further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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