A multi-stack registration technique to improve measurement accuracy and precision across longitudinal HR-pQCT scans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent applications of high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) have demonstrated that changes in local bone remodelling can be quantified in vivo using longitudinal three-dimensional image registration. However, certain emerging applications, such as fracture healing and joint analysis, require larger multi-stack scan regions that can result in stack shift image artifacts. These artifacts can be detrimental to the accurate alignment of the bone structure across multiple timepoints. The purpose of this study was to establish a multi-stack registration protocol for evaluating longitudinal HR-pQCT images and to assess the accuracy and precision error in comparison with measures obtained using previously established three-dimensional longitudinal registration. METHODS: Three same day multi-stack HR-pQCT scans of the radius (2 stacks in length) and tibia (3 stacks in length) were obtained from 39 healthy individuals who participated in a previous reproducibility study. A fully automated multi-stack registration algorithm was developed to re-align stacks within a scan by leveraging slight offsets between longitudinal scans. Stack shift severity before and after registration was quantified using a newly proposed stack-shift severity score. The false discovery rate for bone remodelling events and precision error of bone morphology and micro-finite element analysis parameters were compared between longitudinally registered scans with and without the addition of multi-stack registration. RESULTS: Most scans (82 %) improved in stack alignment or maintained the lowest stack shift severity score when multi-stack registration was implemented. The false discovery rate of bone remodelling events significantly decreased after multi-stack registration, resulting in median false detection of bone formation and resorption fractions between 3.2 to 7.5 % at the radius and 3.4 to 5.3 % at the tibia. Further, precision error was significantly reduced or remained unchanged in all standard bone morphology and micro-finite element analysis parameters, except for total and trabecular cross-sectional areas. CONCLUSION: Multi-stack registration is an effective strategy for accurately aligning multi-stack HR-pQCT scans without modification of the image acquisition protocol. The algorithm presented here is a viable approach for performing accurate morphological analysis on multi-stack HR-pQCT scans, particularly for advanced application investigating local bone remodelling in vivo.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».