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Enregistrement W4409260669 · doi:10.1098/rsos.250198

Landmark-free statistical shape modelling reveals effects of age and sex on whole muscle morphology among the triceps surae

2025· article· en· W4409260669 sur OpenAlexaff
India Lindemann, Robert L. Cieri, Christofer J. Clemente, Taylor J. M. Dick

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Queensland
Mots-clésAnatomyLandmarkCurvatureVariation (astronomy)Sexual dimorphismTriceps surae muscleSkeletal muscleGastrocnemius muscleMagnetic resonance imagingBiologyMedicineGeometryMathematicsComputer sciencePhysicsZoologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shape of skeletal muscle has important influences on muscle function, yet studies of three-dimensional shape variation are rarely performed. Analysis of muscle shape variation using traditional tools is limited by lack of anatomical landmarks, but modern landmark-free methods provide new opportunities to study complex shapes. We used generalized Procrustes surface analysis to characterize shape variation among the triceps surae: medial gastrocnemius (MG), lateral gastrocnemius (LG) and soleus (SOL), digitized using magnetic resonance imaging from 21 younger (8 females, 13 males; 24.6 ± 4.3 years) and 15 older (6 females; 9 males; 70.4 ± 2.4 years) physically active participants. In both gastrocnemii, the first principal component (PC) of shape variance was related to muscle width and thickness. The second PC was related to variation in the MG's insertion and variation in thickness along the LG long axis. In the SOL, the first PC was related to overall muscle thickness and length while the second PC captured variation in lateral margin thickness and curvature of the medial border. Muscle shape differed between young and older adults in MG and LG, while SOL shape differed between males and females. These findings demonstrate statistical shape modelling as a promising tool for disentangling multiple influences on skeletal muscle shape and provide important input for future biomechanical modelling investigations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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