Magnetic Resonance Imaging as a Research Tool for Biomechanical Studies of the Wrist
Notice bibliographique
Résumé
The field of biomechanics has welcomed magnetic resonance imaging (MRI) as a research tool to provide quantified anatomy of various body parts in vivo. The ability to view, reconstruct, and analyze images of an intact system under varying conditions has improved our knowledge of functional anatomy. This article forms a review of MRI use in biomechanics research, with examples from several areas and an emphasis on the distal upper extremity. Biomechanical parameters such as muscle fascicle directions of pull, moment arms in three dimensions, muscle cross-sectional areas, and detailed muscle geometry data are prevalent because of advances in imaging technology. This has resulted in improved anatomic realism in biomechanical models. Wrist biomechanics research has benefited greatly using MRI. The unique anatomy of the carpal tunnel, and the concerns regarding carpal tunnel syndrome, have prompted numerous studies examining the contents of the carpal tunnel, its shape, and its volume. These studies are presented, as is an analysis of the finger flexor tendons as they pass through the carpal tunnel. These imaging-based studies all examine the aspects of the potential mechanisms for median nerve compression at the wrist. MRI is a tremendously valuable tool in biomechanics research, especially in the search for the mechanisms of carpal tunnel syndrome and wrist function, providing both visual representation and quantitative evaluation of anatomic phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».