Wireless Ultrasound Probes: A New Frontier In Assessing Femoral Cartilage Health
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound (US) is a non-invasive imaging technique that can accurately assess cartilage health. Recent advancements in wireless US technology allows for point of care cartilage imaging, but validation against diagnostic units remains to be established for knee cartilage outcomes. PURPOSE: Estimate agreement of articular cartilage thickness and echo-intensity between standard and wireless US units. METHODS: Using standard and wireless US, femoral cartilage was assessed via transverse suprapatellar scans with the knee in maximum flexion in 71 female NCAA Division 1 athletes (age: 20.0 ± 1.3 years, height: 171.7 ± 8.7 cm, mass: 69.4 ± 11.0 kg). Images were captured successively in the same location removing the unit after each acquisition. The wireless US unit used an auto-gain, while the standard unit used a fixed gain. Each image was greyscale-normalized by rescaling to the most hyper- and hypoechoic pixels to account for unit settings. The global femoral cartilage was manually segmented in each image. A semi-automated program was used to quantify the mean thickness and echo-intensity of raw and normalized images for the global region of interest, as well as for the medial, middle, and lateral subregions. Intraclass correlation coefficients (ICC2,k) for absolute agreement, standard error of the measurement, and minimum detectable difference were calculated between the standard and wireless US units. RESULTS: Cartilage thickness demonstrated good to excellent agreement for all regions (ICC2,k = 0.88-0.96; Table 1). However, mean echo-intensity demonstrated poor agreement in all regions for raw (ICC2,k = 0.43-0.68) and normalized images (ICC2,k = 0.45-0.58). CONCLUSIONS: Wireless US units produce similar results for knee cartilage thickness compared to their diagnostic counterparts. However, further research is needed to understand the error involved when measuring echo-intensity using different US machines so that comparison across units is possible. Dr. Harkey was supported by a National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases (NIAMS) grant (K01 AR081389). ChatGPT was used to revise the content of this research abstract
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».