Diffusion tensor imaging in evaluation of human skeletal muscle injury
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the capability and reliability of diffusion tensor magnetic resonance imaging (DTI) in the evaluation of human skeletal muscle injury. MATERIALS AND METHODS: DTI of four patients with gastrocnemius and soleus muscles injuries was compared to eight healthy controls. Imaging was performed using a GE 3.0T short-bore scanner. A diffusion-weighted 2D spin echo echo-planar imaging (EPI) pulse sequence optimized for skeletal muscle was used. From a series of axially acquired diffusion tensor images the diffusion tensor eigenparameters (eigenvalues and eigenvectors), fractional anisotropy (FA), and apparent diffusion coefficient (ADC) were calculated and compared for injured and healthy calf muscles. Two dimensional (2D) projection maps of the principal eigenvectors were plotted to visualize the healthy and pathologic muscle fiber architectures. RESULTS: Clear differences in FA and ADC were observed in injured skeletal muscle, compared to healthy controls. Mean control FA was 0.23 +/- 0.02 for medial and lateral gastrocnemius (mg and lg) muscles, and 0.20 +/- 0.02 for soleus (sol) muscles. In all patients FA values were reduced compared to controls, to as low as 0.08 +/- 0.02. The ADC in controls ranged from 1.41 to 1.31 x 10(-9) m(2)/second, while in patients this was consistently higher. The 2D projection maps revealed muscle fiber disorder in injured calves, while in healthy controls the 2D projection maps show a well organized (ordered) fiber structure. CONCLUSION: DTI is a suitable method to assess human calf muscle injury.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».