Normalized intervertebral disc MRI signal as a biomarker of pain
Notice bibliographique
Résumé
The drop in the MRI signal intensity, analysed without any normalisation, was found related to the intervertebral disc degeneration, but its association with low back pain remains controversial. The authors developed the analysis of MR signal intensity distribution (AMRSID) method that analyzes the 3D distribution of the normalized T2-weighted MR signal intensity within the intervertebral disc using descriptive statistics of histograms and weighted centers. In this study, we hypothesized that the distribution of the normalized MRI signal intensity within T2- weighted images of the intervertebral disc is a bio-marker of low back pain (LBP) independently of age and disc degenerescence. The aims were to: 1) characterize intervertebral disc degeneration in vertebral fracture from MR T1-weighted and T2-weighted images; 2) evaluate the sensitivity of the normalized MRI signal distribution to the presence of LBP, discs height loss and aging. We prospectively studied 22 patients who underwent an MRI acquisition within 48h after an accidental lumbar vertebral fracture. The presence of prefracture low back pain, spinal stenosis, annular disruption, intervertebral disc height loss was noted from each patient’s medical record. The presence of Modic changes, High-Intensity Zones (HIZs) and vertebral endplate perforations was recorded from MRI. The descriptive statistics of the normalized T2-weighted signal were compared using one-way ANOVAs and a principal component analysis was proposed. MRI, associated to normalisation of the signal intensity and principal component analysis, offers a remarkable potential for in-vivo imaging and analysis of vertebral fractures and adjacent tissues for the patient’s follow-up. The mean normalized MRI signal intensity of the adjacent intervertebral disc to the vertebral fracture was found to be a bio-marker of pain, independently of age and disc degeneration. However, the parameters describing the distribution of the normalized signal intensity were found to be not sensitive to the presence of low back pain, discs height loss and aging. Further studies need to be performed to detect small abnormalities that may explain the presence of LBP.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».