Repeatability of a novel technique for in vivo measurement of three‐dimensional patellar tracking using magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the repeatability of a novel noninvasive MRI-based technique for measuring patellofemoral kinematics in vivo. MATERIALS AND METHODS: The patellar kinematics measurement method relies on registering bone models (with associated coordinate systems) developed from a high resolution MRI scan to loaded bone positions derived from fast, low resolution MRI scans. The intrasubject variability, high resolution to low resolution registration error, and interexperimenter repeatability were quantified in experiments on three healthy subjects. RESULTS: The intrasubject variability and registration error were within range of the accuracy of our procedure; specifically, less than or equal to 1.40 degrees for orientation and 0.81 mm for translation. The interexperimenter repeatability was less than or equal to 1.28 degrees for orientation, with the exception of patellar spin, and 0.68 mm for translation. CONCLUSION: Our novel measurement technique can measure three-dimensional patellar tracking noninvasively during loaded flexion in a repeatable manner. Our results compare well to another noninvasive tracking protocol, fast phase-contrast MRI, which has a reported subject interexam variability of 2.4 degrees or less for patellar orientation. A particular strength of our method is that axes and high-resolution bone models need only be determined once for intrasubject comparisons. The method is sufficiently accurate and repeatable to detect clinically significant changes in patellofemoral kinematics.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».