Identification of Myofascial Trigger Point Using the Combination of Texture Analysis in B-Mode Ultrasound with Machine Learning Classifiers
Notice bibliographique
Résumé
Myofascial pain syndrome is a chronic pain disorder characterized by myofascial trigger points (MTrPs). Quantitative ultrasound (US) techniques can be used to discriminate MTrPs from healthy muscle. In this study, 90 B-mode US images of upper trapezius muscles were collected from 63 participants (left and/or right side(s)). Four texture feature approaches (individually and a combination of them) were employed that focused on identifying spots, and edges were used to explore the discrimination between the three groups: active MTrPs (n = 30), latent MTrPs (n = 30), and healthy muscle (n = 30). Machine learning (ML) and one-way analysis of variance were used to investigate the discrimination ability of the different approaches. Statistically significant results were seen in almost all examined features for each texture feature approach, but, in contrast, ML techniques struggled to produce robust discrimination. The ML techniques showed that two texture features (i.e., correlation and mean) within the combination of texture features were most important in classifying the three groups. This discrepancy between traditional statistical analysis and ML techniques prompts the need for further investigation of texture-based approaches in US for the discrimination of MTrPs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».