Multiparametric MR imaging reveals early cartilage degeneration at 2 and 8 weeks after ACL transection in a rabbit model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the rabbit model with anterior cruciate ligament transection (ACLT) was used to investigate early degenerative changes in cartilage using multiparametric quantitative magnetic resonance imaging (qMRI). ACLT was surgically induced in the knees of skeletally mature New Zealand White rabbits (n = 14). ACL transected and contralateral knee compartments—medial femur, lateral femur, medial tibia, and lateral tibia—were harvested 2 (n = 8) and 8 weeks (n = 6) postsurgery. Twelve age‐matched nonoperated rabbits served as control. qMRI was conducted at 9.4 T and included relaxation times T1, T2, continuous‐wave T1ρ (CWT1ρ), adiabatic T1ρ (AdT1ρ), adiabatic T2ρ (AdT2ρ), and relaxation along a fictitious field (TRAFF). For reference, quantitative histology and biomechanical measurements were carried out. Posttraumatic changes were primarily noted in the superficial half of the cartilage. Prolonged T1, T2, CWT1ρ, and AdT1ρ were observed in the lateral femur 2 and 8 weeks post‐ACLT, compared with the corresponding control and contralateral groups (P < .05). Collagen orientation was significantly altered in the lateral femur at 2 weeks post‐ACLT compared with the corresponding control group. In the medial femur, all the studied relaxation time parameters, except TRAFF, were increased 8 weeks post‐ACLT, as compared with the corresponding contralateral and control groups (P < .05). Similarly, significant proteoglycan loss was observed in the medial femur at 8 weeks following surgery (P < .05). Multiparametric MRI demonstrated early degenerative changes primarily in the superficial cartilage with T1, T2, CWT1ρ, and AdT1ρ sensitive to cartilage changes at 2 weeks after surgery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».