Three-dimensional morphometric analysis of cranial sutures – A novel approach to quantitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Differences in complexity of cranial suture forms on the endocranial (i.e., deep) and ectocranial (i.e., superficial) skull surfaces have been noted in the literature, indicating through thickness three-dimensional (3D) suture variability depending on the chosen section and necessity for considering the complete 3D structure in many cases. This study aims to evaluate the variability of suture morphology through the skull thickness using a rat model, and to provide more robust metrics and methodologies to analyze suture morphology. X-ray micro-computed tomographic (μCT) imaging methods were utilized in order to provide internal structure information. Methods were developed to isolate and analyze sutures widths and linear interdigitation index (LII) values on each adjacent offset transverse plane of the μCT datasets. LII was defined as the curved path length of the suture divided by the linear length between the ends of the region of interest. Scans were obtained on 15 female rats at ages of 16, 20, and 24 weeks (n = 5/age). Samples were imaged at 18 μm resolutions with 90 kV source voltage, 278 μA source amperage, and 0.7° increments. Suture widths and LII values were compared using a Kruskal-Wallis test. 3D variability in local suture widths within individuals, as well as through thickness variabilities in planar widths and LII was observed. Kruskal-Wallis tests for bulk through thickness averaged suture widths and LII were found to be statistically insignificant, despite clear geometric differences through suture thicknesses. Although the bulk morphometric variability between age groups was found to be statistically insignificant, the 3D variability within individuals point to the importance of analyzing suture form using 3D metrics when studying suture development, response to functional activity, or morphometry in general.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».