Texture analysis of cartilage T2 maps: individuals with risk factors for OA have higher and more heterogeneous knee cartilage MR T2 compared to normal controls - data from the osteoarthritis initiative
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The goals of this study were (i) to compare the prevalence of focal knee abnormalities, the mean cartilage T2 relaxation time, and the spatial distribution of cartilage magnetic resonance (MR) T2 relaxation times between subjects with and without risk factors for Osteoarthritis (OA), (ii) to determine the relationship between MR cartilage T2 parameters, age and cartilage morphology as determined with whole-organ magnetic resonance imaging scores (WORMS) and (iii) to assess the reproducibility of WORMS scoring and T2 relaxation time measurements including the mean and grey level co-occurrence matrix (GLCM) texture parameters. METHODS: Subjects with risk factors for OA (n = 92) and healthy controls (n = 53) were randomly selected from the Osteoarthritis Initiative (OAI) incidence and control cohorts, respectively. The specific inclusion criteria for this study were (1) age range 45-55 years, (2) body mass index (BMI) of 19-27 kg/m2, (3) Western Ontario and McMaster University (WOMAC) pain score of zero and (4) Kellgren Lawrence (KL) score of zero at baseline. 3.0 Tesla MR images of the right knee were analyzed using morphological gradings of cartilage, bone marrow and menisci (WORMS) as well as compartment specific cartilage T2 mean and heterogeneity. Regression models adjusted for age, gender, and BMI were used to determine the difference in cartilage parameters between groups. RESULTS: While there was no significant difference in the prevalence of knee abnormalities (cartilage lesions, bone marrow lesions, meniscus lesions) between controls and subjects at risk for OA, T2 parameters (mean T2, GLCM contrast, and GLCM variance) were significantly elevated in those at risk for OA. Additionally, a positive significant association between cartilage WORMS score and cartilage T2 parameters was evident. CONCLUSIONS: Overall, this study demonstrated that subjects at risk for OA have both higher and more heterogeneous cartilage T2 values than controls, and that T2 parameters are associated with morphologic degeneration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».