The study of knee tibiofemoral condyle cartilage relaxation characters based on quantitative MR T2 imaging
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a degenerative joint disease that leads to the articular cartilage (AC) degeneration and joint function loss. Early stage OA is primarily associated with proteoglycan (PG) loss and collagen structure changes. The MR T2 imaging is a promising non-invasive diagnostic tool that has shown the potential to reflect changes in the biochemical composition of cartilage with early OA. T2 relaxation times give a quantitative measure of the molecular interactions occurring within the imaged cartilage tissues. It can represent cartilage tissue biochemical character that can be quantified with the help of specific imaging strategies. The goal of this study was to apply Levenberg-Marquardt curve fitting algorithm for T2 mapping quantification and T2 relaxation time calculation to study T2 relaxation characters based on quantitative MR T2 imaging of the tibiofemoral condyle cartilage. The MR T2 images of a healthy male volunteer's right knee were generated by a 3T MRI scanner using a spin echo multislice multiecho (MSME) Carr-Purcell Meiboom-Gill (CPMG) sequence. The medial and lateral tibiofemoral condyle cartilage was further subdivided into the regions of interest (ROIs) for identifying variation in T2 values. T2 relaxation times mean and standard deviation of ROIs were calculated using Levenberg-Marquardt curve fitting algorithm with correction and without correction. The results show that the Levenberg-Marquardt curve fitting algorithm was feasible for T2 relaxation time calculation of tibiofemoral cartilage, the CPMG sequence was sensitive to cartilage tissue imaging, and T2 parameter can be used for the characterization of articular cartilage tissue.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».