Correlation Among Ultrasound, Cross-Sectional Anatomy, and Histology of the Sciatic Nerve
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Efficient identification of the sciatic nerve (SN) requires a thorough knowledge of its topography in relation to the surrounding structures. Anatomic cross sections in similar oblique planes as observed during SN ultrasonography are lacking. A survey of sonoanatomy matched with ultrasound views of the major SN block sites will be helpful in pattern recognition, especially when combined with images that show the internal architecture of the nerve. METHODS: From 1 cadaver, consecutive parts of the upper leg corresponding to the 4 major blocks sites were sectioned and deeply frozen. Using cryomicrotomy, consecutive transverse sections were acquired and photographed at 78-microm intervals, along with histologic sections at 5-mm intervals. Multiplanar reformatting was done to reconstruct the optimal planes for an accurate comparison of ultrasonography and gross anatomy. The anatomic and histologic images were matched with ultrasound images that were obtained from 2 healthy volunteers. RESULTS: By simulating the exact position and angulation as in the ultrasonographic images, detailed anatomic overviews of SN and adjacent structures were reconstructed in the gluteal, subgluteal, midfemoral, and popliteal regions. Throughout its trajectory, SN contains numerous fascicles with connective and adipose tissues. CONCLUSIONS: In this study, we provide an optimal matching between histology, anatomic cross sections, and short-axis ultrasound images of SN. Reconstructing ultrasonographic planes with this high-resolution digitized anatomy not only enables an overview but also shows detailed views of the architecture of internal SN. The undulating course of the nerve fascicles within SN may explain its varying echogenic appearance during probe manipulation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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.
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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