Quantitative T2 Mapping of Knee Cartilage: Differentiation of Healthy Control Cartilage and Cartilage Repair Tissue in the Knee with Unloading—Initial Results
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To prospectively determine on T2 cartilage maps the effect of unloading during a clinical magnetic resonance (MR) examination in the postoperative follow-up of patients after matrix-associated autologous chondrocyte transplantation (MACT) of the knee joint. MATERIALS AND METHODS: Ethical approval for this study was provided by the local ethics commission, and written informed consent was obtained. Thirty patients (mean age, 35.4 years +/- 10.5) with a mean postoperative follow-up period of 29.1 months +/- 24.4 were enrolled. A multiecho spin-echo T2-weighted sequence was performed at the beginning (early unloading) and end (late unloading) of the MR examination, with an interval of 45 minutes. Mean and zonal region of interest T2 measurements were obtained in control cartilage and cartilage repair tissue. Statistical analysis of variance was performed. RESULTS: The change in T2 values of control cartilage (early unloading, 50.2 msec +/- 8.4; late unloading, 51.3 msec +/- 8.5) was less pronounced than the change in T2 values of cartilage repair tissue (early unloading, 51.8 msec +/- 11.7; late unloading, 56.1 msec +/- 14.4) (P = .024). The difference between control cartilage and cartilage repair tissue was not significant for early unloading (P = .314) but was significant for late unloading (P = .036). Zonal T2 measurements revealed a higher dependency on unloading for the superficial cartilage layer. CONCLUSION: Our results suggest that T2 relaxation can be used to assess early and late unloading values of articular cartilage in a clinical setting and that the time point of the quantitative T2 measurement affects the differentiation between native and abnormal articular cartilage. (c) RSNA, 2010.
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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) | 0,001 | 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 ».