Muscle activity with 0.5 T upright MRI—DESS to measure <i>T</i><sub>2</sub> in biceps and triceps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this study was to determine if muscle activity of the biceps followed by isometric flexion changes T2 measured in the biceps. It is hypothesized that an increase in T2 will be observed in the biceps but not in the triceps after flexion exercise. Ten healthy volunteers were imaged with a one‐channel neck coil while seated in a 0.5 T upright open magnetic resonance imaging (MRI) scanner using a three‐dimensional double echo steady‐state (DESS) sequence. Volunteers were imaged while relaxing their arm for 10, 20, and 30 min during an isometric biceps flexion immediately following performance of biceps curls to exhaustion, and again after relaxing for 10 and 20 min. Voxel‐wise T2 was calculated by fitting to a DESS signal equation in regions segmented at muscle centers to determine mean T2. During isometric biceps flexion immediately following biceps curls, mean T2 increased (average 33%, p < 0.05) in the biceps but not in the triceps. By 20 min after curls, mean T2 decreased (p < 0.05), and was near preactivity values. In contrast, there was no change in triceps T2 across any activity or postactivity time points. Intra‐rater repeatability was excellent (ICC: 0.90–0.97). This study demonstrated that measuring T2 in an active muscle is feasible using a DESS sequence in an upright open MRI scanner. This could enable the study of muscle function while the muscle is working and weight‐bearing, rather than of the “fatigue” of the muscles after activity. In comparison to electromyography, MRI also enables the study of deep muscles and allows simultaneous assessment of activity and function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».