Arthroscopic Determination of Cartilage Proteoglycan Content and Collagen Network Structure with Near-Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Conventional arthroscopic evaluation of articular cartilage is subjective and insufficient for assessing early compositional and structural changes during the progression of post-traumatic osteoarthritis. Therefore, in this study, arthroscopic near-infrared (NIR) spectroscopy is introduced, for the first time, for in vivo evaluation of articular cartilage thickness, proteoglycan (PG) content, and collagen orientation angle. NIR spectra were acquired in vivo and in vitro from equine cartilage adjacent to experimental cartilage repair sites. As reference, digital densitometry and polarized light microscopy were used to evaluate superficial and full-thickness PG content and collagen orientation angle. To relate NIR spectra and cartilage properties, ensemble neural networks, each with two different architectures, were trained and evaluated by using Spearman’s correlation analysis (ρ). The ensemble networks enabled accurate predictions for full-thickness reference properties (PG content: ρin vitro, Val= 0.691, ρin vivo= 0.676; collagen orientation angle: ρin vitro, Val= 0.626, ρin vivo= 0.574) from NIR spectral data. In addition, the networks enabled reliable prediction of PG content in superficial (25%) cartilage (ρin vitro, Val= 0.650, ρin vivo= 0.613) and cartilage thickness (ρin vitro, Val= 0.797, ρin vivo= 0.596). To conclude, NIR spectroscopy could enhance the detection of initial cartilage degeneration and thus enable demarcation of the boundary between healthy and compromised cartilage tissue during arthroscopic surgery.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».