Multi‐directional <i>in vivo</i> tensile skin stiffness measurement for the design of a reproducible tensile strain elastography protocol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Elastography is a promising new medical imaging modality, displaying spatial distribution of biomechanical properties such as local tissue strain response to an applied stress. To develop a reproducible test protocol for skin elastography, the effect of various parameters on skin stiffness measurements was investigated. METHODS: The parameters investigated were: history of skin loading before test loading (preconditioning), direction of test loading (anisotropy) and posture (pre-stress). If a sample of skin is loaded, its stiffness will temporarily change. Finally, the reproducibility of skin stiffness and anisotropy measurements, using the developed techniques, was investigated. RESULTS: By measuring how the stiffness changed with different time delays between loading cycles, the time required for healthy skin to return to its original pre-loaded state was in the region of 125 s. A second finding, which supports and extends previous work, was that skin stiffness varied with direction, by an approximate factor of 2, and that anisotropy was less apparent with preconditioned skin than non-preconditioned skin. Study of the effect of posture showed that care needs to be taken over which stiffness measure is used. For example, measurement of the load at a given displacement was found to be highly dependent on posture, whereas measurement of the phase III stiffness was independent of posture. CONCLUSION: It was shown that when the measurement variables and methods of analysis were standardised, skin stiffness could be measured reproducibly enough to distinguish between the stiffest and softest directions, and that these methods allowed formation of skin elastograms free from confounding influences.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle