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Enregistrement W2736613613

A PRINCIPLE INVESTIGATION INTO THE FEASIBILITY OF USING MICROWAVE IMAGING TO MONITOR BONE HEALTH

2015· article· en· W2736613613 sur OpenAlexaffvenue
Bryce A. Besler, David C. Garrett, Steven K. Boyd, Elise Fear

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoporosisBone healthCancellous boneMedical imagingQuantitative computed tomographyVoxelMicrowave imagingBiomedical engineeringComputer scienceMicrowaveRadiologyMedicineMaterials scienceBone densityBone mineralSurgeryPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Assessing bone health is of particular interest in age-associated disease and traumas such as osteoporosis, and fractures from extreme sports. Having tools that can safely and accurately assess bone health allows for the screening, diagnosis, and monitoring of disease or injury. The current gold standard for assessing bone health is high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) allowing direct three-dimensional (3D) visualization of bone. Recent evidence suggests microwave imaging can be a complementary medical imaging tool to HR-pQCT for dynamic assessment of full bone health [1]. Specifically, it was shown that microwave properties of cancellous bone are sensitive to physical changes in bone. However, this study was purely exploratory and provided no direct evidence for changes in dielectric properties with varying bone health. In this study, we aim to understand the interaction of electromagnetic waves with bone as a composite material, specifically the material anisotropy. Such information would be crucial to understanding how microwave measurements relate to the physical characteristics of the bone. METHODS Image data for the right and left tibia and radius of one female and two male subjects was acquired from HR-pQCT (XtremeCTII, Scanco Medical). The 3D image data was smoothed with a Gaussian filter (σ = 1.6) and segmented using histogram based segmentation. Cubes of edge length 82 voxels (5.002 mm) were extracted from the segmented images based on the bone center of geometry. The extracted cubes were imported into electromagnetic simulation software (SEMCAD X, Schmid & Partner Engineering AG). A parallel plate waveguide filled with air was excited with a Gaussian pulse polarized in the z-axis (f 0 = 6.5 GHz, BW = 11 GHz). The bone and marrow were assigned material properties from literature [2]. Resulting data was exported and processed using custom MATLAB scripts (R2013a, MathWorks). Three simulations were performed per image such that the electromagnetic wave was polarized in each of the three anatomical directions: anterior-posterior, medial-lateral, and proximal-distal. RESULTS The effective permittivity, e’ r , was calculated for each of the anatomical directions and plotted across the frequency range of the input signal. A representative plot for all images is shown in Figure 1. The effective permittivity for each orientation tend to vary around a common permittivity. DISCUSSION AND CONCLUSIONS The results presented here provide a rudimentary but novel insight into the anisotropic behaviour of bone at microwave frequencies. Furthermore, it presents a technique for 3D model acquisition and simulation of bone not yet present in literature. This technique will allow further exploration of the electromagnetic properties of bone such as a deeper insight into the anisotropic behaviour and development of a model for the effective medium of bone as a composite material. With such information, the microwave measurements of bone could be directly related to the bone’s physical properties. This would prove the potential of microwaves to assess bone health for disease or trauma and allow the development of in vivo imaging tools for assessing disease and trauma.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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