Modalities for Visualization of Cortical Bone Remodeling: The Past, Present, and Future
Notice bibliographique
Résumé
Bone's ability to respond to load-related phenomena and repair microdamage is achieved through the remodeling process, which renews bone by activating groups of cells known as basic multicellular units (BMUs). The products of BMUs, secondary osteons, have been extensively studied via classic two-dimensional techniques, which have provided a wealth of information on how histomorphology relates to skeletal structure and function. Remodeling is critical in maintaining healthy bone tissue; however, in osteoporotic bone, imbalanced resorption results in increased bone fragility and fracture. With increasing life expectancy, such degenerative bone diseases are a growing concern. The three-dimensional (3D) morphology of BMUs and their correlation to function, however, are not well-characterized and little is known about the specific mechanisms that initiate and regulate their activity within cortical bone. We believe a key limitation has been the lack of 3D information about BMU morphology and activity. Thus, this paper reviews methodologies for 3D investigation of cortical bone remodeling and, specifically, structures associated with BMU activity (resorption spaces) and the structures they create (secondary osteons), spanning from histology to modern ex vivo imaging modalities, culminating with the growing potential of in vivo imaging. This collection of papers focuses on the theme of "putting the 'why' back into bone architecture." Remodeling is one of two mechanisms "how" bone structure is dynamically modified and thus an improved 3D understanding of this fundamental process is crucial to ultimately understanding the "why."
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».