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Enregistrement W4415644743 · doi:10.1016/j.jrras.2025.102044

Assessing radial shock wave therapy in knee osteoarthritis using a morphology-based graph-cut algorithm on CT images

2025· article· en· W4415644743 sur OpenAlexaboutno aff
Yinan Chen, Hanlin Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiation Research and Applied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisWOMACVisual analogue scaleCartilageArticular cartilageSimilarity (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the application effect of a morphology-based automatic graph-cut algorithm for computed tomography (CT) images in assessing the efficacy of radial shockwave therapy (RSWT) in knee osteoarthritis (KOA). The study designed an automatic graph-cut algorithm based on morphological markers and compared its performance with traditional graph-cut and threshold-based graph-cut algorithms. Subsequently, 86 patients with KOA were randomly assigned to two groups: experimental group (N = 43) receiving RSWT, and control group (N = 43) receiving oral non-steroidal anti-inflammatory drugs (celecoxib capsules) as a positive control. The proposed algorithm was utilized to process knee CT images of patients before and after treatment, quantitatively analyze changes in femoral cartilage thickness, and compare Visual Analogue Scale (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and Activity of Daily Living (AD) scores between the two groups. The proposed morphological automatic graph-cut algorithm demonstrated a processing time of (0.087 ± 0.011) s and achieved a Dice similarity coefficient of (0.945 ± 0.021), with its performance being significantly superior to the comparative algorithms ( P < 0.05). Clinical results indicated that cartilage thickness in all femoral regions increased in both groups after treatment compared to pre-treatment levels ( P < 0.05), with the experimental group exhibiting a significantly greater increase (femoral trochlea: 1.79 ± 0.22 mm vs. 2.31 ± 0.25 mm) than the control group ( P < 0.05). The experimental group showed significantly greater improvements than the control group in VAS scores (3.21 ± 0.21 vs. 4.03 ± 0.78), total WOMAC scores (39.66 ± 5.18 vs. 46.78 ± 3.95), and AD scores (25.55 ± 1.54 vs. 29.23 ± 3.22) ( P < 0.05). The automatic graph-cut algorithm based on morphological markers can efficiently and accurately segment CT images of patients with KOA, providing a reliable tool for the quantitative analysis of joint structures. Preliminary clinical results suggest that radial shockwave therapy (RSWT) may be superior to non-steroidal anti-inflammatory drug treatment in alleviating KOA pain, improving joint function, and promoting functional rehabilitation.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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