Three-dimensional cranial suture morphometric changes in young rats during normal growth
Notice bibliographique
Résumé
The age-based morphometric changes of cranial sutures are not well established, particularly in a quantitative manner. Most prior work utilized planar reslicing approaches to analyze sutures and the quantitative measurements of suture morphometry were limited to a short segment not following the true skull shape. The present study aimed to investigate the age-based morphometric changes of the coronal suture during normal growth of young rats using a novel curved-reslicing approach. Longitudinal in vivo micro-computed tomography (μCT) scans were completed at five time points (7, 9, 11, 16 and 21 weeks of age) during normal growth for 12 Sprague-Dawley rats (six female, six male). Curved-reslicing was performed on μCT slices to generate 11 equidistant cross-sectional images that covered the middle 90 % of skull thickness and the entire length of the coronal suture. The suture linear interdigitation index (LII) and width were measured using a marching algorithm. The average coronal suture LII increased by 15.3 % while the width decreased by 53.5 % at 21 weeks compared to 7 weeks of age, and repeated measures one-way analysis of variance with post-hoc multiple comparisons with Bonferroni adjustment revealed that these differences are statistically significant (p < 0.01). Linear mixed-effect models (LMM) were created for the prediction of rat coronal suture LII and width based on age, relative location through the skull thickness and initial morphometric measurements at the inner surface of the skull. When random effects are considered, the LMM was able to explain up to 97 % and 78 % of variations of suture LII and width, respectively. The presented study has established a novel curved-reslicing method to obtain quantitative 3D information surrounding cranial sutures and demonstrated strong predictive capabilities for suture morphometric changes with age. Future studies considering craniofacial sutures abnormalities will benefit from the presented work through novel methods of studying 3D quantitative morphometry.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».