Monitoring of the Sound Velocity Variation In Rat Muscle and a Novel Approach to Quantify Muscle Injury
Notice bibliographique
Résumé
Detection of the degree of skeletal muscle injury is of utmost importance in medical treatment and rehabilitation. Ultrasound and magnetic resonance imaging are now been using to assess muscle injuries. Presented is the custom-built ultrasonic detection scheme that has been implemented to detect the degrees of muscle injuries. The changes in the velocity of ultrasound in muscle due to artificially administered injuries have been detected and compared. The purpose of this study is to present a novel high-resolution ultrasonic detection scheme in the field of skeletal muscle injury detection and research. To detect variations of the velocity of sound, the expansion of the muscle is suppressed by mechanical clamping. Under this condition, any variation in the time-of-flight of the ultrasonic signals can only be introduced by a variation of the velocity of sound along the path of the ultrasound transit signal. Opposite to the general behavior of healthy muscle, the injured muscle shows comparatively an increase in the time-of-flight, relating to a decrease in the sound velocity, with the levels of injuries. Since injured muscle increases the travel time of ultrasonic signal, the influence of artificial injury on the monitored muscle can be detected and quantified with the comparison measurements between healthy and injured muscle. The diminishing velocity value with the level of injuries is detected and quantified in this study. The observed rate of change in sound velocity and force for contraction and relaxation phases, for different activation frequencies, are found to be deteriorated with the degrees of injuries. The achieved resolution of the velocity of (longitudinally polarized) ultrasound in rat muscle is about 0.01% relating to the measurement on relaxed muscle by comparison to the well-known velocity of water. A resolution in time resolved measurements of about 0.01% is reached for each individual measurement, performed at a repetition rate of 50 M measurements per second, during monitoring of dynamic processes for the actual velocity of ultrasound traveling in the observed rat’s GM muscle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».