Region partitioning of articular cartilage with streaming-potential-based parameters and indentation maps
Notice bibliographique
Résumé
Articular cartilage exhibits site-specific tissue inhomogeneity, for which the tissue properties may continuously vary across the articular surface. To facilitate practical applications such as studying site-specific cartilage degeneration, the inhomogeneity may be approximated with several distinct region-wise variations, with one set of tissue properties for one region. A clustering method was previously developed to partition such regions using cartilage indentation-relaxation and thickness mapping instead of simply using surface geometry. In the present study, a quantitative parameter based on streaming potential measurement was introduced as an additional feature to assess the applicability of the methodology with independent datasets. Experimental data were collected from 24 sets of femoral condyles, extracted from fresh porcine stifle joints, through streaming potential mapping, automated indentation, and needle penetration tests. K-means clustering and Elbow method were used to find optimal region partitions. Consistent with previous findings, three regions were suggested for either lateral or medial condyle regardless of left or right joint. The region shapes were approximately triangular or trapezoidal, which was similar to what was found previously. Streaming potentials were confirmed to be region-dependent, but not significantly different among joints. The cartilage was significantly thicker in the medial than lateral condyles. The region areas were consistent among joints, and comparable to that found in a previous study. The present study demonstrated the capability of region partitioning methods with different variables, which may facilitate new applications whenever site-specific tissue properties must be considered.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».