Open MRI validation of a hip model driven with subject-specific motion capture data in predicting anterior femoroacetabular clearance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cam and/or pincer morphologies (CPM) are potential precursors to hip osteoarthritis (OA) and important contributors to non-arthritic hip pain. However, only some CPM hips develop OA and/or pain, and it is not clear why. Anterior impingement between the femoral head/neck contour and acetabular rim during motion is a proposed pathomechanism. Understanding how activity and deformity combine to produce impingement may shed light on the causes of hip degeneration/pain. The objective of this study was to determine the accuracy of a subject-specific hip model driven by subject-specific motion data in predicting anterior impingement. METHODS: We recruited 22 participants with CPM (both with and without pain) and 11 controls. We collected subject-specific 3D kinematics during squatting and sitting flexion, adduction, and internal rotation (FADIR) (an active and a passive maneuver, respectively, proposed to provoke impingement). We then developed 3D subject-specific hip models from supine 3T hip MRI scans that predicted the beta angle (a measure of anterior femoroacetabular clearance) for each frame of acquired kinematics. To assess the accuracy of these predictions, we measured the beta angle directly in the final position of squatting and sitting FADIR using open MRI scans. We selected the frame of motion data matching the static imaged posture using the least-squares error in hip angles. Model accuracy for each subject was calculated as the absolute error between the open MRI measure of beta and the model prediction of beta at the matched time frame. To make the final model accuracy independent of goodness of match between open MRI position and motion data, a threshold was set for least-squares error in hip angles, and only participants that were below this threshold were considered in the final model accuracy calculation, yielding results from 10 participants for squatting and 7 participants for sitting FADIR. RESULTS: For squatting and sitting FADIR, we found an accuracy of 1.1°(0.8°) and 1.3°(mean (SD), and root mean squared error, respectively) and 0.5°(0.3°) and 0.6°, respectively. CONCLUSION: This subject-specific hip model predicts anterior femoroacetabular clearance with an accuracy of about 1°, making it useful to predict anterior impingement during activities measured with motion analysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».