Computed tomography of the elbow joint in clinically normal dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use computed tomography (CT) to provide a detailed description of elbow joint structures in clinically normal dogs. ANIMALS: 6 clinically normal adult mixed-breed dogs weighing 24 to 37 kg and one 12-month-old Labrador Retriever weighing 27 kg. PROCEDURE: To perform CT of both elbow regions, dogs were anesthetized and placed in lateral recumbency. One- and 2-mm contiguous slices were obtained by use of a third generation computed tomographic scanner. Good resolution and anatomic detail were acquired from the computed tomographic images by use of a bone (window width, 3,500 Hounsfield units; window level, 500 Hounsfield units) and soft-tissue setting (window width, 400 Hounsfield units; window level, 66 Hounsfield units). After euthanasia, the forelimbs from the Labrador Retriever were removed and frozen in water at -18 degrees C. Elbow joints were sectioned into approximately 1-mm-thick slab sections by use of an electric planer. Anatomic sections were photographed and compared with the corresponding computed tomographic images. Computed tomographic reconstructions of the elbow joint were created in sagittal and dorsal planes. RESULTS: Structures on the computed tomographic images were matched with structures in the corresponding anatomic sections. The entire humeroradioulnar joint surface could be evaluated on the reconstructed images in the sagittal and dorsal plane. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Computed tomographic images provide full anatomic detail of the bony structures of the elbow joint in dogs. Muscles, large blood vessels, and nerves can also be evaluated. These results could be used as a basis for evaluation of computed tomographic images of the forelimbs of dogs with elbow joint injuries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».