Technical note: Mapping of trabecular bone anisotropy and volume fraction in <scp>3D</scp> using <scp>μCT</scp> images of the human calcaneus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Trabecular bone anisotropy, describing preferential trabecular co‐alignment, is a proxy for its long‐term loading history. Trabecular anisotropy varies locally, thus rendering averaged calculations across an entire bone inutile. Here we present a 3D trabecular anisotropy mapping method using vector fields where each vector reflects the extent of local co‐alignment of the elementary units of surface. 3D anisotropy maps of hundreds of thousands of vectors were visualized by their magnitude and direction. Similarly, volume fraction was mapped as 3D scalar fields. We constructed anisotropy and volume fraction maps using micro‐computed tomography of four presumably nonpathologic human calcanei and compared their anisotropy signature with pathologically loaded calcanei in club foot and calcaneonavicular ankylosis. In the nonpathologic calcaneus, a pattern of four anisotropy trajectories (bands) was consistently identified as dorsal, plantar, Achilles', and peroneal bands. Both pathologic specimens deviated from the nonpathologic maps. The calcaneus in the congenitally disused club foot showed very low local anisotropy values, no co‐oriented bands, and low volume fraction. The ankylosed calcaneus showed lower anisotropy than the nonpathologic calcaneus, but not to the same extent as the club foot, and showed patchy high volume fraction. The directionality of co‐oriented bands was barely discernable in the ankylosed calcaneus as compared to nonpathologic calcaneus. The anisotropy signature of the nonpathologic calcaneus is consistent with a kinetic loading pattern attributable to walking. The loss of this kinetic loading results in an absent/vanishing anisotropy signature. Such 3D mapping adds new dimensions to quantitative bioimaging of bone and the understanding of skeletal adaptation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».