Ultrasound B‐scan image simulation, segmentation, and analysis of the equine tendon
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The hypothesis is that an imaging technique based on decompression and segmentation of B-scan images with morphological operators can provide a measurement of the integrity of equine tendons. METHODS: Two complementary approaches were used: (i) Simulation of B-scan images to better understand the relationship between image properties and their underlying biological structural contents and (ii) extraction and quantification from B-scan images of tendon structures identified in step (i) to diagnose the status of the superficial digital flexor tendon (SDFT) by using the proposed imaging technique. RESULTS: The simulation results revealed that the interfascicular spaces surrounding fiber fascicle bundles were the source of ultrasound reflection and scattering. By extracting these fascicle bundles with the proposed imaging technique, quantitative results from clinical B-scan images of eight normal and five injured SDFTs revealed significant differences in fiber bundle number and areas: mean values were 50 (+/- 11) and 1.33(+/- 0.36) mm2 for the normal SDFT data set. Different values were observed for injured SDFTs where the intact mean fiber bundle number decreased to 40 (+/- 7) (p = 0.016); inversely, mean fiber bundle areas increased to 1.83 (+/- 0.25) mm2 (p = 0.008), which indicate disruption of the thinnest interfascicular spaces and of their corresponding fiber fascicle bundles where lesions occurred. CONCLUSIONS: To conclude, this technique may provide a tool for the rapid assessment and characterization of tendon structures to enable clinical identification of the integrity of the SDFT.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».