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Enregistrement W2103675786 · doi:10.1016/j.medengphy.2010.09.022

Automated quantitative microstructural analysis of metastatically involved vertebrae: Effects of stereologic model and spatial resolution

2010· article· en· W2103675786 sur OpenAlexafffund
Seyed‐Parsa Hojjat, Cari Whyne

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUpsamplingImage resolutionBiomedical engineeringSegmentationResolution (logic)Partial volumeAnisotropyPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceNuclear medicineComputer scienceMaterials scienceMedicineImage (mathematics)OpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Preclinical models of spinal metastases allow for the application of micro-image based structural assessments, however, large data sets resulting from high resolution scanning motivate a need for robust automated analysis tools. Accurate assessment of changes in vertebral architecture, however, may depend both on the resolution of images acquired and the models used to represent the structural data. OBJECTIVE: To apply a recently developed automated μCT based analysis tool to quantify the effect of diffuse metastatic disease on rat vertebral architecture at multiple resolutions. It was hypothesized that automated methods could accurately quantify differences in vertebral microstructure and that diffuse metastatic disease could be shown to have significant negative architectural effects on trabecular bone independent of stereologic model and resolution. METHODS: μCT images acquired at 14 μm(3) of healthy and metastatically involved whole lumbar rat vertebrae were analyzed at high, medium and low (8.725, 17.45, and 34.9 μm(3)) resolutions using an automated algorithm to yield micro-structural measures of the trabecular centrum and cortical shell. The images analyzed at different resolutions were obtained via up/downsampling of the acquired image data. Trabecular thickness was evaluated with the Parfitt and Hildebrand models, and anisotropy was evaluated through calculation of mean intercept length. RESULTS: Significant differences in microstructural parameters measured in comparing healthy and metastatically involved vertebrae were affected by resolution, however, relative anisotropy was maintained. The Parfitt and Hilderbrand models yielded similar structural differences between healthy and metastatic vertebrae, however, the Hildebrand model was limited due to segmentation accuracy required for its automated application. CONCLUSIONS: Differences in microstructural parameters generated through automated analysis at high resolution suggest that diffuse MT1 osteolytic destruction in whole rat vertebrae results primarily in loss of trabeculae in the metastatic vertebrae, as opposed to trabecular thinning. The sensitivity of the bony architectural parameters to resolution motivates the need for high resolution scanning or post-processing of images.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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