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Enregistrement W2803979704 · doi:10.1016/j.joca.2018.05.012

In vitro method for 3D morphometry of human articular cartilage chondrons based on micro-computed tomography

2018· article· en· W2803979704 sur OpenAlexaff
I. Kestilä, Jérôme Thevenot, Mikko Finnilä, Sakari S. Karhula, I. Hadjab, Sami Kauppinen, M. Garon, É. Quenneville, Marianne Haapea, Lassi Rieppo, Kenneth P. H. Pritzker, Michael D. Buschmann, Heikki J. Nieminen, Simo Saarakkala

Notice bibliographique

RevueOsteoarthritis and Cartilage · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalPolytechnique MontréalMichelin (Canada)Biomomentum (Canada)
Organismes subventionnairesOulun YliopistoAcademy of Finland
Mots-clésArticular cartilageComputed tomographyBiomedical engineeringMedicineOsteoarthritisPathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aims of this study were: to 1) develop a novel sample processing protocol to visualize human articular cartilage (AC) chondrons using micro-computed tomography (μCT), 2) develop and validate an algorithm to quantify the chondron morphology in 3D, and 3) compare the differences in chondron morphology between intact and osteoarthritic AC. METHOD: The developed protocol is based on the dehydration of samples with hexamethyldisilazane (HMDS), followed by imaging with a desktop μCT. Chondron density and depth, as well as volume and sphericity, were calculated in 3D with a custom-made and validated algorithm employing semi-automatic chondron selection and segmentation. The quantitative parameters were analyzed at three AC depth zones (zone 1: 0-10%; zone 2: 10-40%; zone 3: 40-100%) and grouped by the OARSI histological grades (OARSI grades 0-1.0, n = 6; OARSI grades 3.0-3.5, n = 6). RESULTS: After semi-automatic chondron selection and segmentation, 1510 chondrons were approved for 3D morphometric analyses. The chondrons especially in the deeper tissue (zones 2 and 3) were significantly larger (P < 0.001) and less spherical (P < 0.001), respectively, in the OARSI grade 3-3.5 group compared to the OARSI grade 0-1.0 group. No statistically significant difference in chondron density between the OARSI grade groups was observed at different depths. CONCLUSION: We have developed a novel sample processing protocol for chondron imaging in 3D, as well as a high-throughput algorithm to semi-automatically quantify chondron/chondrocyte 3D morphology in AC. Our results also suggest that 3D chondron morphology is affected by the progression of osteoarthritis (OA).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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