Muscle kinematics during isometric contraction: Development of phase contrast and spin tag techniques to study healthy and atrophied muscles
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and compare phase-contrast (PC) and spin-tag (ST) MR imaging techniques for accurate quantification of velocity and displacement distribution in the muscle tendon complex of the lower leg during isometric contractions under in vivo conditions, in healthy subjects and subjects with atrophy. MATERIALS AND METHODS: Techniques were developed to acquire PC and ST dynamic images, gated to the force exerted by a subject during isometric contraction. Algorithms were optimized for correction of phase shading errors. Flow velocity quantification was validated in phantoms and ex vivo rabbit muscles. Trajectories of pixels calculated from PC images were compared with those in ST images. Velocity distributions were determined in healthy muscles, those atrophied by four weeks of suspension, and during physiotherapy-induced recovery. RESULTS: The technique developed allowed acquisition of images retrospectively gated to the isometric contraction performed with the subject in the scanner. Significant phase shading errors in PC images (approximately 3 cm/second over the field of view) were reduced to the background noise level by the correction algorithm. Tissue trajectories calculated from PC images agreed very well with those from ST images both in human and excised animal tissues. Peak velocities in atrophied muscles were significantly lower compared to the preatrophy state but recovered to baseline values after six weeks of therapy. CONCLUSION: We show the feasibility of monitoring muscle velocity and tissue displacement during voluntary contractions in humans under in vivo conditions using MR tissue motion mapping methods. The clinical feasibility of this technique in monitoring atrophied muscle is also demonstrated.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».