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Enregistrement W2034187286 · doi:10.1118/1.2179151

Bone‐composition imaging using coherent‐scatter computed tomography: Assessing bone health beyond bone mineral density

2006· article· en· W2034187286 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsCancer Care OntarioWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSoft tissueBone mineralMaterials scienceBiomedical engineeringTomographyImaging phantomBone tissueQuantitative computed tomographyCadaveric spasmBone densityMedical imagingNuclear medicineRadiologyOsteoporosisMedicinePathologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative analysis of bone composition is necessary for the accurate diagnosis and monitoring of metabolic bone diseases. Accurate assessment of the bone mineralization state is the first requirement for a comprehensive analysis. In diagnostic imaging, x-ray coherent scatter depends upon the molecular structure of tissues. Coherent-scatter computed tomography (CSCT) exploits this feature to identify tissue types in composite biological specimens. We have used CSCT to map the distributions of tissues relevant to bone disease (fat, soft tissue, collagen, and mineral) within bone-tissue phantoms and an excised cadaveric bone sample. Using a purpose-built scanner, we have measured hydroxyapatite (bone mineral) concentrations based on coherent-scatter patterns from a series of samples with varying hydroxyapatite content. The measured scatter intensity is proportional to mineral density in true g/cm3. Repeated measurements of the hydroxyapatite concentration in each sample were within, at most, 2% of each other, revealing an excellent precision in determining hydroxyapatite concentration. All measurements were also found to be accurate to within 3% of the known values. Phantoms simulating normal, over-, and under-mineralized bone were created by mixing known masses of pure collagen and hydroxyapatite. An analysis of the composite scatter patterns gave the density of each material. For each composite, the densities were within 2% of the known values. Collagen and hydroxyapatite concentrations were also examined in a bone-mimicking phantom, incorporating other bone constituents (fat, soft tissue). Tomographic maps of the coherent-scatter properties of each specimen were reconstructed, from which material-specific images were generated. Each tissue was clearly distinguished and the collagen-mineral ratio determined from this phantom was also within 2% of the known value. Existing bone analysis techniques cannot determine the collagen-mineral ratio in intact specimens. Finally, to demonstrate the in situ potential of this technique, the mineralization state of an excised normal cadaveric radius was examined. The average collagen-mineral ratio of the cortical bone derived from material-specific images of the radius was 0.53+/-0.04, which is in agreement with the expected value of 0.55 for healthy bones.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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