Correlation of signal attenuation–based quantitative magnetic resonance imaging with quantitative computed tomographic measurements of subchondral bone mineral density in metacarpophalangeal joints of horses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the ability of signal attenuation-based quantitative magnetic resonance imaging (QMRI) to estimate subchondral bone mineral density (BMD) as assessed via quantitative computed tomography (QCT) in osteoarthritic joints of horses. SAMPLE POPULATION: 20 metacarpophalangeal joints from 10 horse cadavers. PROCEDURES: Magnetic resonance (MR) images (dorsal and transverse T1-weighted gradient recalled echo [GRE] and dorsal T2*-weighted GRE fast imaging employing steady-state acquisition [T2*-FIESTA]) and transverse single-slice computed tomographic (CT) images of the joints were acquired. Magnetic resonance signal intensity (SI) and CT attenuation were quantified in 6 regions of interest (ROIs) in the subchondral bone of third metacarpal condyles. Separate ROIs were established in the air close to the joint and used to generate corrected ratios and SIs. Computed tomographic attenuation was corrected by use of a calibration phantom to obtain a K(2)HPO(4)-equivalent density of bone. Correlations between QMRI performed with different MR imaging sequences and QCT measurements were evaluated. The intraobserver repeatability of ROI measurements was tested for each modality. RESULTS: Measurement repeatability was excellent for QCT (R(2) = 98.3%) and QMRI (R(2) = 98.8%). Transverse (R(2) = 77%) or dorsal (R(2) = 77%) T1-weighted GRE and QCT BMD measurements were negatively correlated, as were dorsal T2*-FIESTA and QCT (R(2) = 80%) measurements. Decreased bone SI during MR imaging linearly reflected increased BMD. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results of this ex vivo study suggested that signal attenuation-based QMRI was a reliable, clinically applicable method for indirect estimation of subchondral BMD in osteoarthritic metacarpophalangeal joints of horses.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».