Repeatability of focal changes in knee cartilage T2 relaxation times with load and time
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to assess the repeatability of focal changes in T 2 relaxation time of knee articular cartilage with load and over time. A short-term repeatability study was conducted in five healthy participants. Images were acquired of the knee in an unloaded position and in loaded flexion with a custom, quantitative Double Echo Steady State (qDESS) MRI sequence on a 3T scanner. The protocol was carried out three times within a one-week period. T 2 relaxation maps of the tibial and femoral articular cartilage were created and focal areas of change were identified using a cluster-based analysis approach; the outcome measure was defined as the percentage area covered by a cluster of pixels that change with load or over time. Average T 2 relaxation time within anatomical regions was also calculated. Repeatability of the cluster-based and regional approach was described as the root mean square standard deviation (SDrms) of the trials. The SDrms of the percentage area of the entire cartilage surface covered by clusters when the knees were loaded was less than 9.5%. The repeatability of the percentage area of the entire cartilage surface covered by clusters over time was less than 4.5% for the unloaded knees and 7.4% for the loaded knees. For the regional analysis, the average SDrms of the entire plate was less than 3.0 ms. Cluster analysis provides important information on focal changes in cartilage with the application of load and over time, but at the cost of lost repeatability compared to regional approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».