Live Pulse-Echo Speed-of-Sound Estimation for Quality Assessment of Large Muscles in Humans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Muscle quality is broadly regarded as an indicator of physical health. Conventionally, ultrasound metrics such as echogenicity have been derived to assess muscle quality, but these measures are prone to changes in ultrasound hardware and operator skill. In contrast, tissue speed-of-sound (SoS) is an intrinsic property that can potentially act as a more robust biomarker for muscle quality. In this work, we demonstrate that muscle SoS can be effectively assessed in real-time via a novel pulse-echo ultrasound technique. METHODS: We conducted a study on the biceps, quadriceps, and calf muscles of 40 human volunteers (Sex: 21 M, 19 F; Age 30.3 ± 10.4 years) and compared muscle SoS to anthropometric and demographic factors [body-mass index (BMI), sex, physical activity]. SoS measurements were obtained using an image-guided global SoS estimation tool that was implemented on a portable research scanner (US4R-Lite). RESULTS: Significant linear correlations were observed between BMI and muscle SoS in the biceps (M: r = -0.75, F: r = -0.75), quadriceps (M: r = -0.54, F: r = -0.70), and calf (M: r = -0.59, F: r = -0.77). Unpaired t-tests demonstrated SoS differences between male and female muscles for all muscle groups measured (p < 0.001 for all muscles). A significant correlation was found for males only (biceps: M: r = 0.50, F: r = 0.009) between SoS and self-reported physical activity. CONCLUSION: Our study is the first to report muscle SoS in the biceps and quadriceps, as pulse-echo SoS estimation permits measurement in muscles inaccessible to previous devices. Overall, our study demonstrates the potential for clinical translation and application of the tissue SoS as a robust muscle quality biomarker with real-time performance.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».