Quantitative analysis of repaired rabbit supraspinatus tendons (± channeling) using magnetic resonance imaging at 7 Tesla
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quantitative assessment of supraspinatus tendons by conventional magnetic resonance is limited by low contrast-to-noise ratio (CNR). Magnetic resonance imaging (MRI) scanners operating at 7 Tesla offer high signal-to noise ratio (SNR), low CNR and high spatial resolution that are well-suited for rapidly relaxing tissues like tendons. Few studies have applied T2 and T2* mapping to musculoskeletal imaging and to the rotator cuff tendons. Our objective was to analyze the T2 and T2* relaxation times from surgically repaired supraspinatus tendons and the effect of bone channeling. METHODS: One supraspinatus tendon of 112 adult female New Zealand white rabbits was surgically detached and repaired one week later. Rabbits were randomly assigned to channeling (n=64) or control (n=48) groups and harvested at 0, 1, 2, and 4 weeks. A 7T magnet was used for signal acquisition. For T2 mapping, a sagittal multi slice 2D multi-echo spin-echo (MESE) CPMG sequence with fat saturation was applied and T2* mapping was performed using a 3D UTE sequence. Magnetic resonance images from supraspinatus tendons were analyzed by two raters. Three regions of interest were manually drawn on the first T2-weighted dataset. For T2 and T2*, different ROI masks were generated to obtain relaxation times. RESULTS: 25.6±3.9 ms; P<0.05). T2 increased at 1, 2 and 4 postoperative weeks: 22.7±3.1, 23.3±3.9 and 24.0±5.1 ms, respectively, and values were significantly different from contralateral supraspinatus tendons (24.8±3.1; 26.8±4.3 and 26.5±3.6 ms; all P<0.05). Bone channeling did not affect T2 (P>0.05). CONCLUSIONS: Supraspinatus tendons detached for 1 week had shorter T2 relaxation time compared to contralateral as measured with 7T MRI.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».