Bone Structure and Perfusion Quantification of Bone Marrow Edema Pattern in the Wrist of Patients with Rheumatoid Arthritis: A Multimodality Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify bone structure and perfusion parameters in regions of bone marrow edema pattern (BMEP), non-edematous bone marrow (NBM), and pannus tissue areas in the wrists of patients with rheumatoid arthritis (RA) using 3-Tesla (3T) magnetic resonance imaging (MRI), and high resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT). METHODS: Sixteen subjects fulfilling American College of Rheumatology classification were imaged using a HR-pQCT system and a 3T MRI scanner with an 8-channel wrist coil. Coronal T2-weighted and dynamic contrast-enhanced (DCE-MRI) images were acquired. BMEP and pannus tissue areas were segmented semiautomatically in T2-weighted images. NBM areas were placed at a similar distance from the joint space as BMEP regions. MR and HR-pQCT images were registered, and bone variables were calculated within the BMEP and NBM regions. Perfusion parameters in BMEP, pannus tissue, and NBM regions were calculated based on the signal-time curve obtained from DCE-MRI. RESULTS: Eighteen BMEP areas were segmented, 15 of them presented proximal to pannus-filled erosions. Significant increases in bone density and trabecular thickness and number were observed in all BMEP regions compared to NMB (p < 0.05). Significantly elevated perfusion measures were observed in both BMEP and pannus tissue regions compared to NBM (p < 0.05). CONCLUSION: BMEP regions showed significantly increased bone density and structures as well as perfusion measures, suggesting bone remodeling and active inflammation. Combining MRI and HR-pQCT provides a powerful multimodality approach for understanding BMEP and erosions, and for potentially identifying novel imaging markers for disease progression in RA.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».