Use Of Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging For Assessment Of Musculoskeletal Structure Following An Acute Bout Of Downhill Running
Notice bibliographique
Résumé
Ultrastructural evidence of exercise-induced muscle disruption (EIMD) following endurance exercise has traditionally been demonstrated through the use of skeletal muscle biopsy sampling. Noninvasive methods such as T2 and proton-density fat saturated magnetic resonance imaging (MRI) have been applied to examine EIMD, but these are limited by their sensitivity and dynamic range. Diffusion Tensor MRI (DT-MRI) measures the self-diffusion of water in biological tissues and can be used to visualize fiber patterns in various tissues including skeletal muscle. DT-MRI has previously been utilized to assess skeletal muscle abnormalities induced by traumatic injury (e.g., acute hematoma and muscle tears) and after high-force eccentric exercise; however, it remains unknown whether this method can be applied to detect EIMD after an acute bout of endurance running. PURPOSE: To investigate changes in musculoskeletal structure using DT-MRI after an acute bout of downhill running previously shown to induce ultrastructural disruption. METHODS: Ten healthy men (25 ± 1 y; VO2 peak = 52 ± 3 ml·kg-1·min-1) ran downhill on a treadmill (-10 degrees) for 45 min at 70% of maximal heart rate. DT-MRI measurements were performed using a GE 3T excite-HD MRI system using 15 diffusion encoding directions (8 NEX, FOV=20cm, TE/TR=67/6000, 64×64 matrix, 4mm thick, 0 skip, b=300s/mm2). RESULTS: Isometric (238 ±12 vs. 209 ± 11 N/m) and isokinetic (194 ± 8 vs. 178 ± 5 N/m) peak torque decreased at 24 h post-exercise compared to baseline while serum creatine kinase activity increased (22 ± 3 vs. 106 ± 21 U/L) (all P<0.05). DT-MRI revealed a decrease in fractional anisotropy (FA) in the vastus lateralis at 24 h post-exercise compared to baseline (0.282 ± 0.006 vs. 0.262 ± 0.005 arbitrary units; P<0.05), which is indicative of changes in overall fibre organization. CONCLUSION: These data suggest that DT-MRI may be a suitable technique to non-invasively detect, and possibly quantify, exercise-induced changes in skeletal muscle ultrastructure. Supported by NSERC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».