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Enregistrement W7027062577

Changes in qMRI relaxation times and 3D pose of meniscus with load and flexion at 3T

2023· dissertation· en· W7027062577 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeniscusOsteoarthritisMagnetic resonance imagingRelaxation (psychology)Knee JointCadaverJoint diseaseBiomechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knee osteoarthritis (OA) is a degenerative joint disease that afflicts about 13% of the Canadian population. Unfortunately, there is no cure available for this progressive disease and affected individuals have to deal with the symptoms for the rest of their lives. Therefore, the best available course of action is to try preventing OA and diagnose the disease at early stages to prevent the progress; however, unfortunately, it is a clinical challenge to detect OA before gross-morphological alterations appear. OA is usually associated with injuries to the meniscus which is a tissue with a key role in load bearing and stability of the knee joint. Meniscal injuries are more common during knee flexion, however, research studying the behaviour of the meniscus under load and during flexion has been limited due to the challenges in non-invasive assessments of the meniscus. One of the most suitable techniques to study this tissue non-invasively is the quantitative magnetic resonance imaging technique (qMRI) since it provides images with superior soft tissue resolution as well as numerical values that represent the tissue’s health. Two of the most common qMRI techniques are T2 and T2* relaxation times which correlate with meniscal biochemical composition and structure. Thus, they are expected to be sensitive to the changes in the meniscal structure associated with knee loading and flexion. This project is exploratory research to determine if meniscus T2 and T2* relaxation times change in response to load and flexion. \nFor this project, six human cadaver knee specimens and five healthy participants were imaged using a 3T MRI scanner to obtain T2 and T2* images. Cadavers were scanned unloaded and under an axial load of 0.5 to 0.75 body weight stimulating prolonged standing. To consider the effect of the time-dependent viscoelastic nature of the meniscus, scans were performed after 110 minutes of loading. Healthy participants were scanned with knees in unloaded-fully extended and loaded-flexed of 0.25 body weight and a 30° flexion angle. The Wilcoxon-singed rank test was used to compare the mean value and texture features of the T2 and T2* relaxation time maps of the meniscus between the unloaded and loaded conditions and between the extended and flexed positions. In addition, the morphological images were used to assess the translation of the meniscus during knee flexion and under axial load. \nResults of this study showed significant changes in meniscal T2 and T2* mean values and some of the texture features in response to load and knee flexion. A significant reduction was found in mean T2 and T2* relaxation times from the unloaded and loaded conditions in cadavers. Also, significant changes were observed in texture features of T2 and T2* relaxation time maps between unloaded and loaded meniscus indicating a decrease in the overall heterogeneity of meniscal maps in response to load. A significant increase in mean T2 value and overall heterogeneity of the meniscal maps were found in response to loaded flexion in healthy participants. In addition, from the morphological images, a posterior translation of the meniscus was observed during knee flexion while this movement was negligible under axial loads. \nThese results indicate that T2 and T2* relaxation times are sensitive to changes in the meniscus with load. Further work needs to be done to determine how the changes in relaxation times can be used to detect diseases such as OA at early stages before the observation of degenerative morphological changes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
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