Quantitative 3D analysis of the canal network in cortical bone by micro‐computed tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cortical bone is perforated by an interconnected network of porous canals that facilitate the distribution of neurovascular structures throughout the cortex. This network is an integral component of cortical microstructure and, therefore, undergoes continual change throughout life as the cortex is remodeled. To date, the investigation of cortical microstructure, including the canal network, has largely been limited to the two-dimensional (2D) realm due to methodological hurdles. Thanks to continuing improvements in scan resolution, micro-computed tomography (muCT) is the first nondestructive imaging technology capable of resolving cortical canals. Like its application to trabecular bone, muCT provides an efficient means of quantifying aspects of 3D architecture of the canal network. Our aim here is to introduce the use of muCT for this application by providing examples, discussing some of the parameters that can be acquired, and relating these to research applications. Although several parameters developed for the analysis of trabecular microstructure are suitable for the analysis of cortical porosity, the algorithm used to estimate connectivity is not. We adapt existing algorithms based on skeletonization for this task. We believe that 3D analysis of the dimensions and architecture of the canal network will provide novel information relevant to many aspects of bone biology. For example, parameters related to the size, spacing, and volume of the canals may be particularly useful for investigation of the mechanical properties of bone. Alternatively, parameters describing the 3D architecture of the canal network, such as connectivity between the canals, may provide a means of evaluating cumulative remodeling related change.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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