Evaluation of Four-Dimensional Computed Tomography as a Technique for Quantifying Carpal Motion
Notice bibliographique
Résumé
Delayed diagnosis of dynamic carpal instability often occurs because early changes in bone alignment and movement are difficult to detect and manifest mainly during a dynamic/functional task. Current diagnostic tools are only able to examine the carpal bones under static or sequential-static conditions. Four-dimensional (three dimensions + time) computed tomography (4DCT) enables quantification of carpal mechanics through 3D volume sequences of the wrist in motion. A comprehensive understanding of carpal mechanics is needed to define normal function and structure and provide targets for treatment of carpal injuries. In this study, measurements of scaphoid translation and joint congruency were taken by creating models from the CT scans of the carpals in extreme frames of motion, registering those models to the neutral position, transforming the models into a local coordinate system, and using software to calculate the joint surface areas (JSA). Results indicated that the centroid of the scaphoid translated 6.4 ± 1.3 mm and extended from extreme radial to extreme ulnar deviation. Results are consistent with the literature. An additional study was performed to measure the responsiveness of the 4DCT technique presented. Bone models from each frame of motion for radio ulnar deviation (RUD) and flexion extension (FE) were created and distinct differences between their JSA were measured qualitatively and quantitatively. The results show that there was statistically significantly different JSA within carpal joints between RUD and FE. These studies provide the first step in developing the methodology when using 4DCT scanning to measure subtle abnormalities in the wrist.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».