Assessment of Ligament Viscoelastic Properties Using Raman Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Injuries to the ligaments of the knee commonly impact vulnerable and physically active individuals. These injuries can lead to the development of degenerative diseases such as post-traumatic osteoarthritis (PTOA). Non-invasive optical modalities, such as infrared and Raman spectroscopy, provide means for quantitative evaluation of knee joint tissues and have been proposed as potential quantitative diagnostic tools for arthroscopy. In this study, we evaluate Raman spectroscopy as a viable tool for estimating functional properties of collateral ligaments. Artificial trauma was induced by anterior cruciate ligament transection (ACLT) in the left or right knee joint of skeletally mature New Zealand rabbits. The corresponding contralateral (CL) samples were extracted from healthy unoperated joints along with a separate group of control (CNTRL) animals. The rabbits were sacrificed at 8 weeks after ACLT. The ligaments were then harvested and measured using Raman spectroscopy. A uniaxial tensile stress-relaxation testing protocol was adopted for determining several biomechanical properties of the samples. Partial least squares (PLS) regression models were then employed to correlate the spectral data with the biomechanical properties. Results show that the capacity of Raman spectroscopy for estimating the biomechanical properties of the ligament samples varies depending on the target property, with prediction error ranging from 15.78% for tissue cross-sectional area to 30.39% for stiffness. The hysteresis under cyclic loading at 2 Hz (RMSE = 6.22%, Normalized RMSE = 22.24%) can be accurately estimated from the Raman data which describes the viscous damping properties of the tissue. We conclude that Raman spectroscopy has the potential for non-destructively estimating ligament biomechanical properties in health and disease, thus enhancing the diagnostic value of optical arthroscopic evaluations of ligament integrity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».