Automated resolution independent method for comparing in vivo and dry trabecular bone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Variation in human trabecular bone morphology can be linked to habitual behavior, but it is difficult to investigate in vivo due to the radiation required at high resolution. Consequently, functional interpretations of trabecular morphology remain inferential. Here we introduce a method to link low‐ and high‐resolution CT data from dry and fresh bone, enabling bone functional adaptation to be studied in vivo and results compared to the fossil and archaeological record. Materials and methods We examine 51 human dry bone distal tibiae from Nile Valley and UK and two pig tibiae containing soft tissues. We compare low‐resolution peripheral quantitative computed tomography (pQCT) parameters and high‐resolution micro CT (μCT) in homologous single slices at 4% bone length and compare results to our novel Bone Ratio Predictor (BRP) method. Results Regression slopes between linear attenuation coefficients of low‐resolution pQCT images and bone area/total area (BA/TA) of high‐resolution μCT scans differ substantially between geographical subsamples, presumably due to diagenesis. BRP accurately predicts BA/TA (R2= .97) and eliminates the geographic clustering. BRP accurately estimates BA/TA in pigs containing soft tissues (R2= 0.98) without requiring knowledge of true density or phantom calibration of the scans. Discussion BRP allows automated comparison of image data from different image modalities (pQCT, μCT) using different energy settings, in archeological bone and wet specimens. The method enables low‐resolution data generated in vivo to be compared with the fossil and archaeological record. Such experimental approaches would substantially improve behavioral inferences based on trabecular bone microstructure.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».