Editorial Comment: Advancing Muscle Imaging With Quantitative Approaches and Emerging Medical Concepts
Notice bibliographique
Résumé
The transformation of musculoskeletal imaging from its traditional subjective and qualitative evaluation of imaging examinations to a more objective and quantitative analysis of imaging data is anticipated to significantly enhance the impact of radiologists' interpretations in diagnosing diseases, predicting outcomes, and monitoring treatments.Although muscle imaging has taken a back seat compared with bone and joint imaging, this distinction is set to change with innovative quantitative techniques.The importance of the body's 650 skeletal muscles for maintaining autonomy and quality of life cannot be overstated.The aging process leads to a noticeable decline in skeletal muscle mass, typically beginning around one's late fifties [1] and compounded by various pathologic factors.This article sheds light on less familiar clinical conditions-sarcopenia, frailty, and cachexia-and equips radiologists with a deeper understanding of those conditions.Readers will also gain insights into the relationship between quantitative imaging of muscle steatosis and fibrosis and the outcomes of these disorders.The article delves into quantifying muscle atrophy, steatosis, and fibrosis using CT, MRI, and ultrasound, introducing readers to current clinically available imaging techniques.Furthermore, the authors touch on emerging medical concepts such as geroscience and biologic age, offering readers a forward-looking perspective on health care.Recent advances, including the opportunistic use of CT [2] and MRI scans for tissue composition metrics and automated image segmentation and
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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 | 0,013 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,012 |
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 ».