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Enregistrement W2923322361 · doi:10.1002/jbmr.3673

Correlation Between Cone-Beam Computed Tomography and High-Resolution Peripheral Computed Tomography for Assessment of Wrist Bone Microstructure

2019· article· en· W2923322361 sur OpenAlexaff
Karen Mys, П. Варга, Boyko Gueorguiev, Haniyeh Hemmatian, Filip Stockmans, Harry van Lenthe

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesCentro Svizzero di Calcolo ScientificoKU LeuvenNational Supercomputing Centre SingaporeEuropean Society of Biomechanics
Mots-clésQuantitative computed tomographyCone beam computed tomographyWristComputed tomographyTomographyMedicinePeripheralNuclear medicineComputed tomography laser mammographyHigh resolutionMicrostructureMaterials scienceRadiologyBone densityPreclinical imagingGeologyOsteoporosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT High-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) is considered as the best technique to measure bone microarchitecture in vivo. However, a breakthrough for medical applications is inhibited because of the restricted field of view (∼9 mm) and a relatively long acquisition time (∼3 minutes). The goal of this study was to compare the accuracy of cone-beam computed tomography (CBCT) and HR-pQCT and to determine the agreement between CBCT and HR-pQCT in quantifying bone structural parameters. Nineteen trapezia of arthritic patients were scanned four times ex vivo: 1) CBCT (NewTom 5G, Cefla, at 75 μm); 2) HR-pQCT (XTremeCT-I, Scanco, at 82 μm); 3) HR-pQCT (XTremeCT-II, Scanco, at 60.7 μm); and 4) microCT (SkyScan1172, Bruker, at 19.84 μm). XTremeCT-I and XtremeCT-II were reconstructed, segmented, and analyzed following the manufacturer's guidelines. CBCT was reconstructed with in-house developed software and analyzed twice: once with an adaptive segmentation technique combined with a direct analysis method (AT-DM) and once with a Laplace-Hamming filtering technique combined with an indirect analysis method (LH-IM). Parameters of interest included bone volume fraction (BV/TV) and trabecular thickness (Tb.Th), separation (Tb.Sp), and number (Tb.N). The analyses of the CBCT data showed that the AT-DM analysis correlated better with microCT for BV/TV, Tb.Sp, and Tb.N, whereas the LH-IM technique correlated better for Tb.Th. Evaluated over all parameters, the coefficient of determination for XtremeCT-I, XtremeCT-II, and CBCT were higher as R2 = 0.68, 0.72, and 0.67, respectively. For CBCT, the correlations improved when three samples with very thin trabeculae close to each other were excluded and became similar to those for XtremeCT-I and XtremeCT-II. Interesting for clinical practice is that those bones could be identified automatically with the CBCT scanner. We conclude that CBCT produced similar accuracy as HR-pQCT in bone morphometric analyses of trapezia. The broader range of application, larger field of view, and shorter acquisition time make CBCT a valuable alternative to HR-pQCT. © 2019 American Society for Bone and Mineral Research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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