Diagnostisering av extremitetsfrakturer med CBCT
Bibliographic record
Abstract
Detta examensarbete handlar om extremitetsfrakturer och hur man med hjälp av CBCT kan undersöka och avbilda extremiteterna (armar och ben). Syfte med detta examensarbete är att fördjupa kunskapen om extremitetsfrakturer och öka kunskapen i CBCT, dess användning, avbildning och diagnostisering då det kommer till extremitetsfrakturer. I bakgrundsdelen framkommer bland annat skelettets anatomi och fysiologi att presenteras varefter extremitetsfrakturer klassificeras. En kort genomgång av riskfaktorer och sjukdomar relaterade till frakturer har gjorts. Slutligen har diagnostisering med hjälp av Konventionell röntgen, MRI, CT och ultraljud, läkningsprocessen och behandling i allmänna drag behandlats. Arbetet genomfördes med en systematisk litteraturstudie som går ut på att analysera vetenskapliga artiklar. Artiklarna är hämtade från olika databaser som PubMed, ScienceDirect och SpringerLink. Som alla är baserade på avbildningsmetoden CBCT vid extremitetsfrakturer. Många artiklar har lästs, sju artiklar uppfyllde kriterierna och valdes med i studien. I resultatet framkommer det att CBCT är en ny avbildningsmetod som är mycket pålitligt vid misstanke på en extremitetsfraktur. Den lovande avbildningstekniken har bra upplösning, längre stråldos och kortare skanningstid, som i framtiden kan ersätta de gamla avbildnings teknikerna.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".