Po‐Poster ‐ 34: Diffusion tensor imaging in the human calf muscle as a measure of the muscle disorder
Notice bibliographique
Résumé
The diffusion tensor imaging (DTI) is a method for the evaluation of water diffusion in organized tissues. In muscles the diffusion of water is expected to be anisotropic. It is hypothesized that diffusion is larger along muscle fibers compared to that across fibers. From a series of diffusion weighted images the diffusion tensor can be calculated. The obtained eigenvalues and eigenvectors of this tensor provide information about local muscle tissue anisotropy. The aim of this study was to determine whether DTI is a suitable method to characterize the extent of human calf muscle injuries such as tears, and the difference between immediate post‐exercise and at rest skeletal muscle. The data were collected using a GE‐3.0T shortbore scanner with a standard knee coil. Four subjects were investigated: one patient with chronic compartment syndrome affecting the posterior compartment of the calf, one patient with clinically apparent acute medial gastrocnemius tear, and two healthy volunteers. The diffusion anisotropy of water was characterized by the fractional anisotropy. The diffusion images demonstrate the anisotropy of the diffusion and the large contrast arising from the different orientations of the cells in the muscle tissue. The calculated eigenvalues of the diffusion tensor reflects the strong anisotropic character of the muscle tissue. The results of the fiber tractography method demonstrate disorder as expected for the muscle tear, while the healthy muscle shows the ordering in the fibers. As a conclusion, DTI and fibre tracking may be suitable techniques for analyzing skeletal muscle damage and evaluating lesion extent.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».