Pilot study of dermal and subcutaneous fat structures by MRI in individuals who differ in gender, BMI, and cellulite grading
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Puckered, dimply skin on the thighs, hips, and buttocks is known as cellulite. The cause of cellulite is not known, although there are a number of different hypotheses. In this study, we use magnetic resonance (MR) micro-imaging to study cellulite skin. To the best of our knowledge, this is the first reported MR study of cellulite. METHODS: High-resolution in vivo MR images of the postlateral thigh skin of two male groups and four female groups were obtained. Subjects were grouped according to their body mass index (BMI) and cellulite grade. A qualitative assessment of how MRI can be used to differentiate skin tissue at different levels of cellulite grading was performed. RESULTS: We found that changes in skin architecture with cellulite can be visualized by in vivo MR micro-imaging. The skin fat layers beneath the dermis and down to the level of muscles are well visualized in the images. Also, the diffuse pattern of extrusion of underlying adipose tissue into dermis is clearly imaged, and was found to correlate with cellulite grading. We also show that other skin tissue parameters such as (a) the percentile of adipose vs. connective tissue in a given volume of hypodermis and (b) the percentile of hypodermic invaginations inside the dermis are correlated with cellulite grade. CONCLUSION: MR images can be interpreted to measure tissue parameters correlated with cellulite. Considering that we had only three subjects in each group, the achievements of this pilot study were highly satisfactory. We have shown that the in vivo micro-MR is a technique able to detect the effects of cellulite and gender. This study can be extended for further investigations of drugs and/or medical devices for cellulite treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle