Quantification of mouse <i>in vivo</i> whole-body vibration amplitude from motion-blur using <i>x</i>-ray imaging
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal effects of whole-body vibration on animals and humans have become an intensely studied topic recently, due to the potential of applying this method as a non-pharmacological therapy for strengthening bones. It is relatively easy to quantify the transmission of whole-body mechanical vibration through the human skeletal system using accelerometers. However, this is not the case for small-animal pre-clinical studies because currently available accelerometers have a large mass, relative to the mass of the animals, which causes the accelerometers themselves to affect the way vibration is transmitted. Additionally, live animals do not typically remain motionless for long periods, unless they are anesthetized, and they are required to maintain a static standing posture during these studies. These challenges provide the motivation for the development of a method to quantify vibrational transmission in small animals. We present a novel imaging technique to quantify whole-body vibration transmission in small animals using 280 μm diameter tungsten carbide beads implanted into the hind limbs of mice. Employing time-exposure digital x-ray imaging, vibrational amplitude is quantified based on the blurring of the implanted beads caused by the vibrational motion. Our in vivo results have shown this technique is capable of measuring vibration amplitudes as small as 0.1 mm, with precision as small as ±10 μm, allowing us to distinguish differences in the transmitted vibration at different locations on the hindlimbs of mice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».