The utility of virtual monochromatic dual-energy computed tomography (DECT) in meniscal imaging: a technical evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To determine the feasibility of meniscal imaging using virtual monochromatic images obtained through dual-energy computed tomography (DECT) technique, and to determine which keV levels optimise contrast resolution. Material and methods All DECT exams were performed on a Discovery CT750 HD system from GE Healthcare. Virtual monochromatic images were reconstructed at 40 keV, 73 keV, 106 keV, and 139 keV. Contrast resolution of the medial and lateral menisci using a 5-point Likert scale at each keV level was determined through a consensus agreement by 2 fellowship-trained musculoskeletal radiologists. Friedman’s and Wilcoxon signed rank tests were used to compare visualisation scores across different keV levels. Results Seventeen knee exams from 10 patients met criteria for inclusion in the study. All patients included in the study cohort were male. The median age of patients was 46 years (interquartile range, 35-53 years). Virtual monochromatic images at 40 keV demonstrated highest contrast resolution of the menisci, with a statistically significant difference between contrast resolution scores at 40 keV and 76 keV, Friedman test: p < 0.0001. Conclusions Meniscal imaging is feasible using DECT virtual monochromatic images at low keV levels. Improved contrast resolution at these specified KeV values could pave the way for further research in this field to determine its role in the future as an alternative option for assessment of the menisci in patients with contraindications to MRI or in the setting of a periarticular ferromagnetic foreign body obscuring the field of view.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».