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Enregistrement W3170472669 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.749.5

Prototype 3‐D Model of the Musculotendinous Architecture of Infraspinatus

2013· article· en· W3170472669 sur OpenAlexaff
Jason Aldeia Hermenegildo, Dominic M Ko, Zhi Li, Marjorie Johnson, Peter A. Merrifield, Anne Agur

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaveric spasmMuscle architectureBundleArchitectureVolume (thermodynamics)Computer scienceAnatomyMaterials scienceGeologyBiologyPhysicsComposite materialArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle architecture, the arrangement of fibre bundles within the muscle volume, has important functional implications. Previous studies of infraspinatus (IS) muscle architecture have focused on dissection and photography of the superficial muscle layers rather than a volumetric analysis. The aim of this study was to develop a methodology to quantify the architectural parameters of the fibre bundles throughout the volume of IS. As a prototype, one formalin‐embalmed cadaveric specimen was used. The IS was exposed and each fibre bundle was meticulously dissected and digitized from end to end. The digitized data was imported and a 3D model of the fibre bundle architecture, as in situ , was constructed in Autodesk ® Maya ® 2012. Architectural parameters including fibre bundle length (FBL), pennation angle (PA), and physiological cross sectional area (PCSA) were computed. Based on the architectural parameters, muscular partitioning was determined. This technique successfully captured IS architecture throughout its volume. The IS was found to consist of 2 architecturally distinct regions, superior and inferior. The average measures for the superior and inferior regions were respectively: FBL 115.3mm; PA 22.2 ° ; PCSA 180.3mm 2 and FBL 84.9 mm; PA 15.9 ° ; PCSA 550.5 mm 2 . The results suggest that there is muscular partitioning of the IS. This methodology will form the basis of a continuing study to understand detailed IS architecture at the fibre bundle level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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