Accuracy of Osteophyte Detection in Conventional Computed Tomography and Magnetic Resonance Imaging of Joints
Notice bibliographique
Résumé
Osteophytes are bony spurs on normal bone that develop as an adaptive reparative process due to excessive stress at/near a joint. As osteophytes develop from normal bone, they are not always well depicted in common imaging techniques (e.g. CT, MRI). This creates a challenge for preoperative planning and image‐guided surgical methods that are commonly incorporated in the clinical routine of orthopedic surgery. The study examined the accuracy of osteophyte detection in clinical CT and MRI scans of varying types of joints. The investigation was performed on three fresh‐frozen ex‐vivo human resected joints identified as having a high potential for presentation of osteophytes. The specimens underwent varying imaging protocols for CT scanning and clinical protocols for MRI. After dissection of the joint, the specimens were subjected to structured 3D light scanning to establish a reference model of the anatomy. Scans from the imaging protocols were segmented and their 3D models were co‐registered to the light scanner models. The quality of the osteophyte images were evaluated by determining the Root Mean Square (RMS) error between the segmented osteophyte models and the light scan model. The mean RMS errors for CT and MRI scanning were 1.169 mm and 1.419 mm, respectively. Comparing the different CT parameters, significance was achieved with scanning at 120 kVp and 1.25 mm slice thickness to depict osteophytes; also, significance was also apparent at a lower voltage (100 kVp). Preliminary results demonstrate that osteophyte detection may be dependent on the degree of calcification of the osteophyte. They also illustrate that while some imaging parameters were more favorable than others, a more accurate osteophyte depiction may result from the combination of both MRI and CT scanning.
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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 ».