Reliability of 3D localisation of ACL attachments on MRI: comparison using multi‐planar 2D versus high‐resolution 3D base sequences
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Anatomic placement of anterior cruciate ligament (ACL) grafts at arthroscopic reconstruction can be challenging. Localising ACL attachments on magnetic resonance imaging (MRI) sequences pre-operatively could aid with planning for anatomic graft placement. Though ACL attachments can be identified on two-dimensional (2D) MRI, slice thickness theoretically limits out-of-plane accuracy and a 3D MRI base sequence with smaller isotropic voxels may improve observer reliability in localising ACL attachment locations. The purpose of this study was to test whether a high-resolution 3D sequence improved inter- and intra-observer reliability of ACL attachment localisation compared with conventional 2D MRI for this application. METHODS: Twenty paediatric knees were retrospectively scanned at 1.5 Tesla with multi-planar 2D proton density (slice thickness 3-4 mm) and T2-weighted 3D multiple-echo data image combination gradient echo (isotropic 0.8 mm voxels) sequences. Two observers blinded to each others' findings identified ACL attachments on MRI slices, and 3D reconstructions showing ACL attachments were produced. ACL attachment centre locations and areas were calculated, and reliability assessed. RESULTS: Inter-observer variation of centre locations of ACL attachments identified on 3D versus 2D sequences was not significantly different (mean ± SD): 1.8 ± 0.6 versus 1.5 ± 0.7 mm at femoral attachments, 1.7 ± 0.7 versus 1.5 ± 0.8 mm at tibial attachments (p > 0.05). The 95 % confidence interval for centre locations was <4.0 mm in all cases. Inter-observer reliability of attachment areas was not higher for 3D sequences. CONCLUSIONS: ACL attachment centres were localised with high and similar inter- and intra-observer reliability on a high-resolution 3D and multi-planar conventional 2D sequences. Using this technique, MRI could potentially be used for planning and intra-operative guidance of anatomic ACL reconstruction, whether from 2D or 3D base sequences. Surgeons in clinical practice need not order a lengthy dedicated 3D MRI to localise ligament attachments, but can confidently use a standard 2D MRI for this application. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».