3D ultrasound to investigate synovial blood flow in 1st carpometacarpal osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
The first carpometacarpal (CMC-1) joint is a common site of osteoarthritis (OA). The joint disease commonly presents with inflammation of the synovial membrane, synovitis. Inflammation and the formation of new blood vessels, angiogenesis, are integrated processes. Increased blood flow, angiogenesis and inflammation of the synovial tissue can contribute to symptoms of OA. The role angiogenesis plays in pathogenesis and disease progression is not fully understood. Imaging modalities, such as power Doppler (PD) ultrasound (US) can detect blood flow. Recently, a new Doppler ultrasound technique, superb microvascular imaging (SMI), was developed and uses an algorithm that can more effectively visualize low-velocity blood flow. To better understand the role of angiogenesis in OA and to visualize the three-dimensional (3D) vasculature, we developed a 3DUS system. This paper is a preliminary study, which demonstrates our 3DUS system acquiring PD and SMI images for CMC-1 OA to provide quantification as well as improved blood flow visualization. As part of a clinical trial, a patient presenting with CMC-1 OA was imaged using 3DUS PD and SMI technologies to quantify the synovial volume and Doppler signals. We found synovial Doppler signals present in 3D PD and SMI images. To optimize the temperature of the device scanning solution, healthy volunteers were imaged at increasing temperatures. The Doppler signals in the blood vessels were quantified and we observed an increase in Doppler signal with higher temperatures. This work demonstrates the ability of the 3DUS PD and SMI system to detect, quantify, and visualize vessel and synovial blood flow.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».