A non-invasive, 3D, dynamic MRI method for measuring muscle moment arms in vivo: Demonstration in the human ankle joint and Achilles tendon
Notice bibliographique
Résumé
Muscle moment arms are used widely in biomechanical analyses. Often they are measured in 2D or at a series of static joint positions. In the present study we demonstrate a simple MRI method for measuring muscle moment arms dynamically in 3D from a single range-of-motion cycle. We demonstrate this method in the Achilles tendon for comparison with other methods, and validate the method using a custom apparatus. The method involves registration of high-resolution joint geometry from MRI scans of the stationary joint with low-resolution geometries from ultrafast MRI scans of the slowly moving joint. Tibio-talar helical axes and 3D Achilles tendon moment arms were calculated throughout passive rotation for 10 adult subjects, and compared with recently published data. A simple validation was conducted by comparing MRI measurements with direct physical measurements made on a phantom. The moment arms measured using our method and those of others were similar and there was good agreement between physical measurements (mean 41.0mm) and MRI measurements (mean 39.5mm) made on the phantom. This new method can accurately measure muscle moment arms from a single range-of-motion cycle without the need to control rotation rate or gate the scanning. Supplementary data includes custom software to assist implementation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».