The use of slice encoding for metal artifact correction (SEMAC) sequencing improves the diagnostic evaluation of graft integrity following anterior cruciate ligament reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether magnetic resonance imaging (MRI) with metal artifact reduction sequencing is superior to conventional knee MRI in the evaluation of an injured anterior cruciate ligament (ACL) graft, where visualisation on conventional MRI can be limited by the metal artifact from fixation devices. METHODS: Eighteen patients underwent conventional MRI sequence (proton density fat saturated [PDFS]) and two types of metal artifact reduction sequencing MRI (WARP, slice encoding for metal artifact correction (SEMAC); Siemens) following a secondary injury to their ACL reconstructed knee. Six raters with experience in knee MRI evaluation reviewed sagittal PDFS, WARP, and SEMAC sequences, providing semi-quantitative grades for visualisation and diagnostic confidence assessing the ACL, posterior cruciate ligament , menisci, tibial and femoral tunnel margins, and articular cartilage. Intra-class correlation coefficients for inter-rater reliability were evaluated. The 6-rater mean scores for the visualisation and diagnostic confidence derived from each sequence were compared using the Friedman test for multiple paired samples. RESULTS: No statistically significant difference in the ACL visualisation among the sequences was found (p = 0.193). Further, a subgroup analysis was performed in cases evaluated as "moderately blurry" or "indistinct ACL visualisation" on PDFS (58% of cases). SEMAC significantly improved diagnostic confidence in ACL visualisation (p = 0.041) and ACL graft rupture (p = 0.044) compared to PDFS. There was no statistically significant difference in the inter-observer reliability between sequences. The WARP sequence added 2.84 ± 0.69 min, while SEMAC added 2.95 ± 0.40 min to the standard knee MRI scan time. CONCLUSION: use of the SEMAC metal reduction sequence significantly improved diagnostic accuracy and confidence in the detection of ACL graft rupture in cases where the ACL was moderately blurry or indistinct on the PDFS sequence. This sequence should be considered as an adjunct to conventional PDFS in cases where graft visualisation is limited by the metal artifact from fixation devices. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».