Quantitative DTI Assessment in Human Lumbar Stabilization Muscles at 3 T
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterize diffusion tensor imaging (DTI) tensor eigenvalues (λ1, λ2, λ3), fractional anisotropy, mean diffusivity, and radial diffusivity in healthy lumbar musculature. METHODS: Seventeen healthy subjects (10 men, 7 women; mean age, 28 ± 7 years) were scanned using a 3.0-T magnetic resonance imaging. Axial DTI was performed using 15 diffusion directions (b = 400 mm/s) at the L4 level. Oswestry Low Back Pain and Godin Physical Activity questionnaires were administered to rule out underlying lower back problems. RESULTS: Skeletal muscle DTI metrics were similar to those previously published. All measurements showed low coefficients of variation, except for quadratus lumborum. Laterality was not significant. Significant sex differences were observed in the quadratus lumborum (P < 0.05). Significant correlations were found between subjects' weight and body mass index with fractional anisotropy and λ1 of the multifidus muscles. CONCLUSIONS: The DTI metrics in paraspinal muscles can be reliably measured and are influenced by body mass index and weight but not by age or physical activity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».