Multiplanar reconstruction recovers morphological cartilage assessment reproducibility from maloriented coronal MRI scans
Notice bibliographique
Résumé
The study's purpose was to assess the effect of multiplanar reconstruction on precision of weight-bearing medial and lateral femoral cartilage (cMF, cLF) morphometry in maloriented coronal MR images. Twenty knees were scanned four times with a 1.0 Tesla extremity imager using a fat-suppressed T1-weighted three-dimensional spoiled gradient recalled echo sequence; twice with "best as" double bull's-eye orientation of the femoral condyles, and once each with 5° internal and external rotation. Multiplanar reconstruction was applied to maloriented scans to recover double bull's-eye orientation. Medial and lateral femoral cartilages were segmented and precision of bone area, cartilage volume and thickness (ThCtAB) evaluated for all scans. Test-retest precision (RMSCV%) of the double bull's-eye scans was 1.1% for total bone area and 4.1% for cartilage volume. Differences in precision between double bull's-eye and maloriented images were assessed. Higher precision errors were observed in malorientated images for all outcomes (1.7-4.8% for internally rotation scans; 1.7-4.8% for external rotation scans). Precision generally improved with multiplanar reconstruction correction (1.7-5.6% for internally rotated scans; 1.2-3.5% for external rotation scans). Precision of femoral cartilage morphometry is generally reduced when maloriented images are acquired. Multiplanar reconstruction can correct malorientated scans and recover precision losses. Measurements are affected in a rotationally and compartmentally dependent manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».