Plantar Tendons of the Foot: MR Imaging and US
Notice bibliographique
Résumé
Tendon disorders along the plantar aspect of the foot may lead to significant symptoms but are often clinically misdiagnosed. Familiarity with the normal anatomy of the plantar tendons and its appearance at magnetic resonance (MR) imaging and ultrasonography (US) is essential for recognizing plantar tendon disorders. At MR imaging, the course of the plantar tendons is optimally visualized with dedicated imaging of the midfoot and forefoot. This imaging should include short-axis images obtained perpendicular to the long axis of the metatarsal shafts, which allows true cross-sectional evaluation of the plantar tendons. Normal plantar tendons appear as low-signal-intensity structures with all MR sequences. At US, accurate evaluation of the tendons requires that the ultrasound beam be perpendicular to the tendon. The normal tendon appears as a compact linear band of echogenic tissue that contains a fine, mixed hypoechoic and hyperechoic internal fibrillar pattern. Tendon injuries can be grouped into six major categories: tendinosis, peritendinosis, tenosynovitis, entrapment, rupture, and instability (subluxation or dislocation) and can be well assessed with both MR imaging and US. The radiologist plays an important role in the diagnosis of plantar tendon disorders, and recognizing their imaging appearances at MR imaging and US is essential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».