Three‐Dimensional Magnetic Resonance Imaging Quantification of Glenoid Bone Loss Is Equivalent to 3‐Dimensional Computed Tomography Quantification: Cadaveric Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the ability of 3-dimensional (3D) magnetic resonance imaging (MRI, 1.5 and 3 tesla [T]) to quantify glenoid bone loss in a cadaveric model compared with the current gold standard, 3D computed tomography (CT). METHODS: Six cadaveric shoulders were used to create a bone loss model, leaving the surrounding soft tissues intact. The anteroposterior (AP) dimension of the glenoid was measured at the glenoid equator and after soft tissue layer closure the specimen underwent scanning (CT, 1.5-T MRI, and 3-T MRI) with the following methods (0%, 10%, and 25% defect by area). Raw axial data from the scans were segmented using manual mask manipulation for bone and reconstructed using Mimics software to obtain a 3D en face glenoid view. Using calibrated Digital Imaging and Communications in Medicine images, the diameter of the glenoid at the equator and the area of the glenoid defect was measured on all imaging modalities. RESULTS: In specimens with 10% or 25% defects, no difference was detected between imaging modalities when comparing the measured defect size (10% defect P = .27, 25% defect P = .73). All 3 modalities demonstrated a strong correlation with the actual defect size (CT, ρ = .97; 1.5-T MRI, ρ = .93; 3-T MRI, ρ = .92, P < .0001). When looking at the absolute difference between the actual and measured defect area, no significance was noted between imaging modalities (10% defect P = .34, 25% defect P = .47). The error of 3-T 3D MRI increased with increasing defect size (P = .02). CONCLUSIONS: Both 1.5- and 3-T-based 3D MRI reconstructions of glenoid bone loss correlate with measurements from 3D CT scan data and actual defect size in a cadaveric model. Regardless of imaging modality, the error in bone loss measurement tends to increase with increased defect size. Use of 3D MRI in the setting of shoulder instability could obviate the need for CT scans. CLINICAL RELEVANCE: The goal of our work was to develop a reproducible method of determining glenoid bone loss from 3D MRI data and hence eliminate the need for CT scans in this setting. This will lead to decreased cost of care as well as decreased radiation exposure to patients. The long-term goal is a fully automated system that is as approachable for clinicians as current 3D CT technology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».