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Enregistrement W1495997594

Multi-modality CT imaging of human bone for improved validation of subject-specific finite element analysis

2013· article· en· W1495997594 sur OpenAlexaffvenue
Bryce A. Besler

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelQuantitative computed tomographyNuclear medicineCube (algebra)Image resolutionPartial volumeTomographyMedical imagingCadaveric spasmComputed tomographyBone mineralBiomedical engineeringComputer scienceMaterials scienceMathematicsRadiologyOsteoporosisMedicineArtificial intelligenceGeometryAnatomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Finite element analysis (FE) is a promising alternative to dual-energy x-ray absorptiometry for improved prediction of fracture risk as FE can incorporate bone density, geometry, and microarchitecture [1]. However, the accuracy of FE models is heavily influenced by the spatial resolution of the CT scan [2].  In this study we quantify the architectural differences in trabecular bone between different modalities, specifically high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) and micro-computed tomography (μCT), and measure their effect on the resulting FE models. METHODS Two cadaveric, human distal tibiae were imaged using HR-pQCT (XtremeCT, Scanco Medical, Switzerland), with a voxel size of 82μm. After imaging, four cubes, 10mm edge length, were cut and scanned using μCT (μCT-35, Scanco Medical, Switzerland.), with a voxel size of 20μm. During a sensitivity analysis, the μCT image data was segmented using a threshold based technique and resampled to voxel sizes of 40μm, 60μm, and 80μm to assess the effect of voxel size on the FE results. The FE results were statistical compared with a one-way repeated measures ANOVA and a Tukey’s post-hoc test. Based on the known location of each cube recorded during the cutting process, the μCT data was manually aligned to the larger HR-pQCT image, where mutual information registration was applied for accurate alignment.  Virtual cubes were extracted from the registered HR-pQCT data. All cube image data was rescaled to preserve the bone volume/total volume ratio. Subsequently, all image data was converted to hexahedron elements for FE analysis and subjected to 1% uniaxial compression (FAIM v6.0, Numerics88) in the x-, y-, and z-directions. The resulting FE data was compared with a two-way ANOVA, with Bonferroni multiple comparisons test. RESULTS The sensitivity analysis found no statistically significant differences in reaction force between any cubes with different resolutions when compressed in the z-direction. The mean percent error, when compared to the 20μm cube, for the 40μm, 60μm, and 80μm cubes was 0.06%, 0.45%, and 0.76%, respectively. In the y-direction, there were significant differences between the 20μm and the 80μm (p 0.05, 0.14% error.) Figure 1. Registered distal tibia (HR-pQCT - red) to the μCT acquired cubes (yellow). The registered image appears green in overlap. DISCUSSION AND CONCLUSIONS It was shown there is little difference in the FE results loaded in the z-direction upon rescaling μCT data (mean percent errors less than 0.8%). However, there are large changes in the non-axial (i.e. x and y) directions. It is recommended that μCT data be rescaled up to 40μm. In addition, it was shown that μCT data could be successfully registered to HR-pQCT (see figure 1). For a given resolution, μCT data is only comparable to HR-pQCT data in the z-direction. In conclusion, HR-pQCT may not be an ideal substitute for μCT micro-architectural data.  This study improves our understanding on the use of HR-pQCT imaging for quantification of bone micro-architecture.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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