Multimodal imaging with optical coherence tomography and multiphoton microscopy of human hip joint osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is the most common form of arthritis, where the protective cartilage on the ends of bones wears down over time, causing pain, tenderness, stiffness, loss of flexibility and bone spurs. Degenerative alterations start before cartilage loss happens, which include surface swelling, cartilage fibrillation, and calcification. Detecting the early degenerative alterations can assist the diagnosis of early-stage OA. In this study, two imaging modalities are applied on human hip-joint specimens in ex vivo imaging, including polarization-sensitive optical coherence tomography (PS-OCT) and multiphoton microscopy (MPM). OCT detects the layered tissue structure of cartilage and bone using backscattered light and PS-OCT is a functional extension of OCT. PS-OCT measures tissue birefringence which is sensitive to the orderly organization of collagen in cartilage. MPM can visualize collagen fibers with sub-cellular resolution. Complementary information about cartilage on the cellular and tissue level can be obtained by the multimodal imaging. Using the multimodal system, the variation of the thickness of the cartilage structural zones, abnormal birefringence caused by collagen alterations and fibrillation, and uneven structure resulted from calcification are imaged and quantified. The imaging results show distinctive features of degenerative alterations in the OA specimen, such as uneven tissue surface, fibrillation, and reduced birefringence. It is shown that PS-OCT has great potential in detecting early stage OA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».