Muscular morphometric study of the canine shoulder for the design of 3D-printed endoprostheses in dogs with osteosarcoma of the proximal humerus: a pilot cadaveric study by MRI
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Osteosarcoma frequently affects the proximal humerus in dogs. In veterinary medicine, no therapeutic option for the treatment of osteosarcoma satisfactorily preserves limb function. 3D-printed personalized endoprosthesis offers a promising treatment option. Morphometric data, necessary for the design of the endoprosthesis, are currently lacking in canine patients. Our objective was to acquire the morphometric data necessary to refine the design of the endoprosthesis. ANIMAL: A single canine cadaveric thoracic limb. PROCEDURES: Sagittal proton-density, and sagittal, dorsal, and transverse T1-weighted sequences of the thoracic limb were acquired with a 1.5 Tesla Magnetic Resonance Imaging (MRI) unit. Nineteen muscles of interest were subsequently identified using medical imaging software (Mimics©) and their volume was reconstructed in 3D using computer-aided design (CATIA©). Mormophetric data were recorded for each of the 19 muscles. The same canine cadaver was then dissected to measure the same parameters. RESULTS: All muscles were successfully identified with data consistent with the dissected cadaveric data. Certain muscles were more challenging to isolate on MRI, namely the heads of the triceps brachii, superficial pectoral, and latissimus dorsi. The relative distribution of muscle volumes was similar to historical data. Muscle tissue density was not significantly affected by freezing (1.059 g/cm3). CLINICAL RELEVANCE: MRI is a useful tool to collect morphometric data but imperfect if used alone. This approach was the first attempt to validate more general morphometric data that could be used to refine the design of custom 3D-printed prostheses for limb-sparing of the proximal humerus. Further imaging studies are warranted to refine our model.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».