Inligting

Wat beteken 'knie-atlas' in 'n IEEE se vraestel?

Wat beteken 'knie-atlas' in 'n IEEE se vraestel?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Ek verwys 'n IEEE se referaat vir my projek wat 'n term genoem het knie-atlas, Ek kry nie die presiese betekenis van hierdie term nie, beteken dit dit 'n verwerkte beeld of iets anders? Ek werk inmatlaben hier is die paragraaf van IEEE se vraestel:

Ses atlasse is afgelei van 3-D DESS WE-reeks van ses proefpersone met visueel normale kniebeelde... Die reeks vir drie van hierdie atlasse is gekies uit die publieke vrystelling OAI-beelddatastel 0.D.1 en drie was uit die basislynloodsstudie. Opgeleide menslike waarnemers het die knie-MRI-atlasse met behulp van handsegmentering geskep.


Die knie-atlas is 'n MRI wat gegenereer word met die doel om anatomiese kenmerke te identifiseer, baie soos hierdie.


Kniegewrig

Die kniegewrig is 'n sinoviale gewrig wat drie bene verbind, die femur, tibia en patella. Dit is 'n komplekse skarniergewrig wat bestaan ​​uit twee artikulasies die tibiofemorale gewrig en patellofemorale gewrig. Die tibiofemorale gewrig is 'n artikulasie tussen die tibia en die femur, terwyl die patellofemorale gewrig 'n artikulasie tussen die patella en die femur is.

Die kniegewrig is die grootste en waarskynlik die die meeste gestres gewrig in die liggaam. Die rangskikking van die bene in die gewrig verskaf 'n steunpunt wat die aksies van die buig- en ekstensorspiere van die knie vertaal. Die rangskikking van die ekstrakapsulêre en intrakapsulêre en ligamente, sowel as verlengings van spiere wat die gewrig kruis, verskaf die broodnodige stabiliteit wat die aansienlike biomeganiese spanning wat op die gewrig gebring word, teenwerk. As 'n skarniergewrig, laat die kniegewrig meestal beweging langs een as toe in terme van fleksie en verlenging van die knie in die sagittale vlak. Dit laat ook effense mediale rotasie toe tydens fleksie en die laaste stadium van verlenging van die knie, sowel as laterale rotasie wanneer die knie "ontsluit".

Sleutelfeite oor die kniegewrig
Tik Tibiofemorale gewrig: Sinoviale skarniergewrig eenassige
Patellofemorale gewrig: Vliegtuigverbinding
Artikulêre oppervlaktes Tibiofemorale gewrig: laterale en mediale kondiele van femur, tibiale plato's
Patellofemorale gewrig: patellêre oppervlak van femur, posterior oppervlak van patella
Ligamente en Menisci Ekstrakapsulêre ligamente: patellêre ligament, mediale en laterale patellêre retinakula, tibiale (mediale) kollaterale ligament, fibulêre (laterale) kollaterale ligament, skuins popliteale ligament, boogvormige popliteale ligament, anterolaterale ligament (ALL)
Intrakapsulêre ligamente: anterior kruisligament (ACL), posterior kruisligament (PCL), mediale meniskus, laterale meniskus
Innervasie Femorale senuwee (senuwee tot vastus medialis, saphenous senuwee) tibiale en algemene fibulêre (peroneale) senuwees, posterior verdeling van die obturator senuwee
Bloedtoevoer Genikulêre takke van laterale sirkumfleks femorale arterie, femorale arterie, posterior tibiale arterie, anterior tibiale arterie en popliteale arterie
Bewegings Ekstensie, fleksie, mediale rotasie, laterale rotasie

Hierdie artikel sal die anatomie en funksie van die kniegewrig bespreek.


Artikulerende oppervlaktes

Die kniegewrig bestaan ​​uit twee artikulasies - tibiofemoraal en patellofemoraal. Die gesamentlike oppervlaktes is uitgevoer met hialien kraakbeen en word in 'n enkele gewrigsholte ingesluit.

  • Tibiofemoraal – mediale en laterale kondiele van die femur artikuleer met die tibiale kondiele. Dit is die gewigdraende komponent van die kniegewrig.
  • Patellofemoraal – anterior aspek van die distale femur artikuleer met die patella. Dit laat toe dat die tendon van die quadriceps femoris (knie-ekstensor) direk oor die knie geplaas word - wat die doeltreffendheid van die spier verhoog.

Aangesien die patella beide gevorm word en binne die q woonuadriceps femoris sening, bied dit 'n steunpunt om die krag van die knie-ekstensor te verhoog en dien as 'n stabiliserende struktuur wat wrywingskragte wat op femorale kondiele geplaas word, verminder.

Fig 2 – Meer gedetailleerde aansig van die benige oppervlaktes. Die onderste oppervlak van die femur en die boonste oppervlak van die tibia word getoon.


Abstrak

Agtergrond en doelwit

Met die vinnige ontwikkeling van mediese beeldvorming en intelligente diagnose, het kunsmatige intelligensie-metodes die afgelope jare 'n navorsingsbrandpunt van radiografieverwerkingstegnologie geword. Die lae definisie van knie magnetiese resonansie beeld tekstuur beïnvloed die diagnose van knie osteoartritis ernstig. Hierdie artikel bied 'n superresolusie-rekonstruksiemetode om hierdie probleem aan te spreek.

Metodes

In hierdie artikel stel ons 'n doeltreffende mediese beeld superresolusie (EMISR) metode voor, waarin ons hoofsaaklik drie verborge lae van superresolusie konvolusie neurale netwerk (SRCNN) en 'n sub-piksel konvolusie laag van doeltreffende sub-piksel konvolusie neurale aangeneem het netwerk (ESPCN). Die byvoeging van die doeltreffende sub-pixel konvolusielaag in die versteekte laag en die klein netwerkvervanging wat bestaan ​​uit aaneengeskakelde konvolusies om lae-resolusie beelde aan te spreek, maar nie hoë-resolusie beelde nie, is belangrik. Die EMISR-metode gebruik ook klein konvolusiepitte in kaskade om rekonstruksiespoed te verbeter en die konvolusie neurale netwerk te verdiep om rekonstruksiekwaliteit te verbeter.

Resultate

Die voorgestelde metode word in die publieke datastel IDI getoets, en die rekonstruksiekwaliteit van die algoritme is hoër as dié van die yl kodering-gebaseerde netwerk (SCN) metode, die SRCNN metode en die ESPCN metode (+ 2.306 dB, + 2.540 dB , + 1,089 dB verbeter) boonop is die rekonstruksiespoed vinniger as sy eweknieë (+ 4,272 s, + 1,967 s, en + 0,073 s verbeter).

Afsluiting

Die eksperimentele resultate toon dat ons EMISR-raamwerk prestasie verbeter het en die aantal parameters en opleidingstyd aansienlik verminder. Verder bied die gerekonstrueerde beeld meer besonderhede, en die rande is meer volledig. Daarom bied die EMISR-tegniek 'n kragtiger mediese analise in knie-artrose-ondersoeke.


Inhoud

Die patella is 'n sesamoïedbeen wat ongeveer driehoekig in vorm is, met die top van die patella na onder. Die top is die mees onderste (laagste) deel van die patella. Dit is spits in vorm en gee aanhegting aan die patellêre ligament.

Die voorste en agterste oppervlaktes word met 'n dun marge verbind en na die middel met 'n dikker kantlyn. [1] Die tendon van die quadriceps femoris-spier heg aan die basis van die patella., [1] met die vastus intermedius-spier wat aan die basis self heg, en die vastus lateralis en vastus medialis is aan die buitenste laterale en mediale grense van die patella geheg. onderskeidelik.

Die boonste derde van die voorkant van die patella is grof, plat en grof, en dien vir die aanhegting van die sening van die quadriceps en het dikwels eksostoses. Die middelste derde het talle vaskulêre canaliculi. Die onderste derde kulmineer in die toppunt wat dien as die oorsprong van die patellêre ligament. [1] Die posterior oppervlak is in twee dele verdeel. [1]

Mens het patella van voor af gelos

Mens het patella van agter gelos

Buiksie en verlenging van die knie

Die boonste driekwart van die patella artikuleer met die femur en word onderverdeel in 'n mediale en 'n laterale faset deur 'n vertikale rand wat in vorm verskil.

In die volwassene is die artikulêre oppervlak ongeveer 12 cm 2 (1,9 vk in) en bedek met kraakbeen, wat 'n maksimum dikte van 6 mm (0,24 in) in die middel kan bereik op ongeveer 30 jaar oud. As gevolg van die groot spanning op die patellofemorale gewrig tydens weerstandige kniebuiging, is die artikulêre kraakbeen van die patella van die dikste in die menslike liggaam.

Die onderste deel van die posterior oppervlak het vaskulêre canaliculi gevul en word gevul deur vetterige weefsel, die infrapatellêre vetkussing.

Variasie Redigeer

Emarginasies (d.w.s. patella emarginata, 'n "ontbrekende stuk") is algemeen lateraal op die proksimale rand. [1] Tweeledige patellas is die gevolg van 'n ossifikasie van 'n tweede kraakbeenlaag by die ligging van 'n uitsteeksel. Voorheen is tweeledige patellas verduidelik as die mislukking van verskeie ossifikasiesentrums om te versmelt, maar hierdie idee is verwerp. [ aanhaling nodig ] Partite patellas kom byna uitsluitlik by mans voor. Drie- en selfs meerpartyige patellas kom voor.

Die boonste driekwart van die patella artikuleer met die femur en word onderverdeel in 'n mediale en 'n laterale faset deur 'n vertikale rand wat in vorm verskil. Vier hooftipes artikulêre oppervlak kan onderskei word:

  1. Mees algemeen is die mediale artikulêre oppervlak kleiner as die laterale.
  2. Soms is beide artikulêre oppervlaktes feitlik ewe groot.
  3. Soms is die mediale oppervlak hipoplasties of
  4. die sentrale lysie word slegs aangedui.

Ontwikkeling Redigeer

In die patella ontwikkel 'n ossifikasiesentrum op die ouderdom van 3-6 jaar. [1] Die patella is afkomstig van twee sentra van ossifikasie wat verenig wanneer dit volledig gevorm word. [ aanhaling nodig ]

Die primêre funksionele rol van die patella is knieverlenging. Die patella verhoog die hefboomwerking wat die quadriceps tendon op die femur kan uitoefen deur die hoek waarteen dit optree, te vergroot.

Die patella is aan die tendon van die quadriceps femoris-spier geheg, wat saamtrek om die knie te verleng/reguit te maak. Die patella word gestabiliseer deur die invoeging van die horisontale vesels van vastus medialis en deur die prominensie van die laterale femorale kondiel, wat laterale ontwrigting tydens fleksie ontmoedig. Die retinakulêre vesels van die patella stabiliseer dit ook tydens oefening.

Ontwrigting Wysig

Patellêre ontwrigtings kom met aansienlike reëlmaat voor, veral by jong vroulike atlete. [2] Dit behels dat die patella uit sy posisie op die knie gly, meestal lateraal, en kan geassosieer word met uiters intense pyn en swelling. [3] Die patella kan teruggespoor word in die groef met 'n verlenging van die knie, en keer dus soms op sy eie terug in die regte posisie. [3]

Vertikale belyning Wysig

A patella alta is 'n hoë-ry (superior belynde) patella. 'n Verswakte patella alta is 'n buitengewoon klein patella wat uit en bokant die gewrig ontwikkel.

A patella baja is 'n lae-ry patella. 'N Langdurige patella baja kan lei tot ekstensor disfunksie. [5]

Die Insall-Salvati-verhouding help om patella baja op laterale X-strale aan te dui, en word bereken as die patella tendonlengte gedeel deur die patellêre beenlengte. 'n Insall-Salvati-verhouding van < 0.8 dui op patella baja. [6]

Breuk Redigeer

Die knieskyf is geneig tot besering vanweë sy besonder blootgestelde ligging, en frakture van die patella kom gewoonlik voor as gevolg van direkte trauma op die knie. Hierdie frakture veroorsaak gewoonlik swelling en pyn in die streek, bloeding in die gewrig (hemartrose) en 'n onvermoë om die knie te verleng. Patella-frakture word gewoonlik met chirurgie behandel, tensy die skade minimaal is en die ekstensormeganisme ongeskonde is. [7]

Ekostose wysig

'n Ekostose is die vorming van nuwe been op 'n been, as gevolg van oormaat kalsiumvorming. Dit kan die oorsaak van chroniese pyn wees wanneer dit op die patella gevorm word.

Die patella word in plasentale soogdiere aangetref en voëls het die meeste buideldiere slegs rudimentêre, nie-geossifiseerde patellae, hoewel 'n paar spesies 'n benige patella het. [8] 'n Patella is ook teenwoordig in die lewende monotreme, die platypus en die echidna. In meer primitiewe vierpotiges, insluitend lewende amfibieë en die meeste reptiele (behalwe sommige Lepidosaurs), is die spiersenings van die bobeen direk aan die tibia geheg, en 'n patella is nie teenwoordig nie. [9] In 2017 is ontdek dat paddas kniekoppe het, anders as wat gedink is. Dit laat die moontlikheid ontstaan ​​dat die knieskyf 400 miljoen jaar gelede ontstaan ​​het toe vierpotiges die eerste keer verskyn het, maar dat dit by sommige diere verdwyn het. [10] [11]

Die woord patella het in die laat 17de eeu ontstaan ​​uit die verkleiningsvorm van Latyn patina of patena of pateneer, wat beteken vlak gereg. [12] [13]


Bespreking

Druppel-gebaseerde tegnologieë word al hoe meer gewild vir hoë-deurset enkelsel transkriptomika. Min werk is egter gedoen om robuuste berekeningsmetodes te ontwikkel om egte selle van leë druppels te onderskei. Hier beskryf ons EmptyDrops, 'n metode om selbevattende strepieskodes op te spoor gebaseer op beduidende afwyking van die uitdrukkingsprofiele van die poel van omringende RNA. Ons gebruik gesimuleerde data om te demonstreer dat EmptyDrops beter presteer as die strategie wat tans in die CellRanger-sagtewarepakket geïmplementeer word. Boonop kan EmptyDrops biologie herstel in werklike 10X data wat verlore gaan met CellRanger. Ons resultate dui daarop dat EmptyDrops effektief is vir selopsporing in druppelgebaseerde scRNA-volgorde-data. Dit word ondersteun deur ander werk waar EmptyDrops seltipe herstel [16] verbeter en tegniese artefakte verminder [17].

'n Sleutelaanname van ons benadering is dat strepieskodes met baie lae UMI-totale leë druppels verteenwoordig. Dit stel ons in staat om hierdie strepieskodes te gebruik om die omgewingsprofiel te skat. Hierdie aanname mag egter nie gepas wees as die datastel 'n subset van selle met baie lae RNA-inhoud bevat nie. In sulke gevalle sal die skatting van die omgewingsuitdrukkingsprofiel bevooroordeeld wees, alhoewel hierdie vooroordeel waarskynlik klein sal wees aangesien min transkripsies bygedra sal word van selle met 'n lae RNA-inhoud. Nog 'n potensiële bron van vooroordeel kan ontstaan ​​as gevolg van volgordefoute in die selstrepieskode, sodat transkripsies van 'n selbevattende druppel verkeerd aan 'n leë druppel toegewys word. Hierdie effek word versag deur die gebruik van ontwerpte selstrepieskodes in die GemCode-protokol, wat voorsiening maak vir foutkorreksie gebaseer op 'n "witlys" van bekende strepieskodereekse [3]. Dit kan egter 'n probleem wees in protokolle waar foutkorreksie van die strepieskodes nie moontlik is nie [1].

'n Opvallende newe-effek van die behoud van strepieskodes met lae UMI-totale is dat 'n groter aantal lae-gehalte selle ook herwin word. EmptyDrops is tegnies korrek om die gepaardgaande strepieskodes te behou, aangesien beskadigde selle verskil van leë druppels. Hierdie selle is egter gewoonlik nie van belang in stroomaf-ontledings nie. Ons het hulle verwyder deur die mitochondriale inhoud te drempel (sien "Metodes"), alhoewel ander maatstawwe gebruik kan word soos die proporsie van ribosomale proteïen mRNA (bv. as skade die sitoplasma heeltemal gestroop het). As dit nie voldoende is nie, kan handmatige inspeksie van die groeperingsresultate nodig wees om hierdie selle te identifiseer en uit te sluit van verdere oorweging. Die ander opsie is om 'n strenger drempel op die totale telling toe te pas, alhoewel dit ook egte selle met 'n lae RNA-inhoud weggooi en die voordele van die gebruik van EmptyDrops verreken. Desondanks bied EmptyDrops steeds 'n voordeel bo bestaande metodes deur 'n statisties streng raamwerk vir selopsporing te verskaf, sonder om enige voorafkennis van die verwagte aantal selle te vereis.

Ons het uitsluitlik gefokus op druppelgebaseerde scRNA-volgorde-data wat gegenereer word met behulp van die GemCode-tegnologie van 10X Genomics. Dit word gemotiveer deur die wydverspreide gebruik van hierdie platform sowel as die beskikbaarheid van die ongefiltreerde datastelle (sien “Metodes”). In beginsel kan die metode ook toegepas word op data van ander druppelgebaseerde protokolle soos inDrop en Drop-seq. Sellise of lekkasie sal plaasvind in enige protokol wat dissosiasie en mikrofluïdika behels, en die vorming van leë druppels wat RNA bevat uit die omringende poel sal waarskynlik nie 'n verskynsel wees wat uniek is aan 10X datastelle nie.

'n Interessante rigting vir toekomstige werk is of die bydrae van die omgewingsprofiel van elke strepieskode se uitdrukkingsprofiel "afgetrek" kan word, om sodoende 'n meer akkurate voorstelling van 'n sel se transkripsie te lewer [18]. Dit vereis beraming van die relatiewe hoeveelhede van die omringende poel en sellulêre RNA in elke druppel, wat nie eenvoudig is nie aangesien die omringende poel self van selle afkomstig is. Akkurate kwantifisering van die omgewingsbydrae tot elke druppel vereis omgewingspesifieke "merkers" wat dalk nie beskikbaar is vir 'n arbitrêre datastel nie. Direkte aftrekking van die bydrae van die tellings is ook onbevredigend aangesien dit nie die gemiddelde-variansie-verwantskap of die onsekerheid van die omgewingsberamings bewaar nie. Dit blyk dat 'n identiteitskakelfaktormodel vir teldata nodig mag wees, wat nie triviaal is om te implementeer nie.

Ons EmptyDrops-metode is geïmplementeer in die DropletUtils-pakket, beskikbaar by die Bioconductor-projek [19]. Ons verwag dat dit nuttig sal wees vir navorsers wat soveel inligting as moontlik uit hul druppelgebaseerde datastelle wil onttrek.


Verwysings

Antonios M, Serena JC, Danielt R (2018) 'n Oorsig oor outomatiese fetale en neonatale brein MRI-segmentering. Neurobeeld 170:231–248

Barmpoutis A, Vemuri BC, Shepherd TM, et al. (2007) Tensor splines vir interpolasie en benadering van DT-MRI Met toepassings op segmentering van geïsoleerde rot hippocampi. IEEE Trans Med Beeld 26(11):1537

Bazin PL, Ye C, Bogovic JA, et al. (2011) Direkte segmentering van die belangrikste witstofbane in diffusie tensor beelde. Neurobeeld 58(2):458–468

Cootes TF, Taylor CJ (1992) Aktiewe vormmodelle - slim slange. In: BMVC, pp 266–275

Cootes TF, Taylor CJ (1994) Gebruik grysvlakmodelle om aktiewe vormmodelsoektogte te verbeter. In: IAPR. IEEE, pp 63–67

Cootes TF, Taylor CJ, Lanitis A (1994) Aktiewe vormmodelle: evaluering van 'n multi-resolusie metode vir die verbetering van beeldsoektog. In: Proc. Britse masjienvisie-konferensie, pp 317–338

Cootes TF, Taylor CJ, Lanitis A (1994) Multi-resolusie soektog met aktiewe vormmodelle. In: IAPR. IEEE, pp 610–612

Friedman JH, Bentley JL, Finkel RA (1977) 'n Algoritme vir die vind van die beste pasmaats in logaritmiese verwagte tyd. ACM Trans Math Softw (TOMS) 3(3):209–226

Goodall C (1991) Procrustes-metodes in die statistiese ontleding van vorm. J R Stat Soc 53(2):285–339

Heckemann RA, Hajnal JV (2006) Outomatiese brein MRI segmentering wat etiketvoortplanting en besluitsamesmelting kombineer. NeuroImage 33(1):115–126

Hill A, Cootes TF, Taylor CJ (2010) Aktiewe vormmodelle en die vormbenaderingsprobleem. Beeld Vis Comput 14(8):601–607

Jalba AC, Westenberg MA, Roerdink JB (2015) Interaktiewe segmentering en visualisering van DTI-data deur 'n hiërargiese waterskeidingsvoorstelling te gebruik. IEEE Trans Image Process 24(3):1025–35

Jia X, Meng MQH (2014) 'n Opname en ontleding van taaktoewysingsalgoritmes in multi-robotstelsels. Neurobeeld 84(1):141–158

Kass M, Witkin A, Terzopoulos D (1988) Slange: aktiewe kontoermodelle. Int J Comput Vis 1(4):321–331

Kobashi S, Udupa JK (2013) Fuzzy verbondenheid beeld segmentering vir pasgebore brein ekstraksie in MR beelde. In: 2013 35ste Jaarlikse internasionale konferensie van die IEEE-ingenieurswese in medisyne en biologie samelewing (EMBC), pp 7136–7139

Li W, Chen L, Li W, et al. (2013) Die ontrafeling van die kenmerke van mikroRNA-regulering in die ontwikkelings- en verouderingsproses van die menslike brein. BMC Med Genomics 6(1):1–11

Li B, Groot M, Vernooij MW, Ikram MA, Niessen WJ, Bron EE (2018) Reproduceerbare witstofkanaalsegmentering met behulp van 3D U-net op 'n grootskaalse DTI-datastel. In: Internasionale werkswinkel oor masjienleer in mediese beelding, masjienleer in mediese beeldvorming LNCS, vol 11046, pp 205–213

Liang L, Rehm K, Woods RP, et al. (2007) Outomatiese segmentering van linker- en regter serebrale hemisfere vanaf MRI-breinvolumes met behulp van die grafieksny-algoritme. Neurobeeld 34(3):1160–1170

Lim SJ, Ho YS (2006) 3-D aktiewe vormbeeldsegmentering met behulp van 'n skaalmodel. In: ISSPIT. IEEE, pp 168–173

Liu T, Li H, Wong K, et al. (2007) Breinweefselsegmentering gebaseer op DTI-data. Neurobeeld 38(1):114–123

Lu Y, Jiang T, Zang Y (2003) Streekgroeimetode vir die ontleding van funksionele MRI-data. Neurobeeld 20(1):455–465

Lu M, Miao CS, Wang LJ (2012) 'n Nuwe metode van breinwitstofsegmentering. J Northeastern Univ 33(5):645–648. (Chinees)

Manikandan S, Ramar K, Iruthayarajan MW, et al. (2014) Veelvlakkige drempel vir segmentering van mediese breinbeelde met behulp van werklike gekodeerde genetiese algoritme. Meting 47(1):558–568

Min HB, Pan R, Wu T, et al. (2009) Outomatiese segmentering van muisbreinbeelde met behulp van uitgebreide MRF. Neurobeeld 46(3):717–725

Moeskops P, Benders, Chit MJNL, et al. (2015) Outomatiese segmentering van MR-breinbeelde van premature babas met behulp van klassifikasie onder toesig. Neurobeeld 118:628–641

Moeskops P, Viergever MA, et al. (2016) Outomatiese segmentering van MR-breinbeelde met 'n konvolusionele neurale netwerk. IEEE Trans Med Imaging 35:1252–1261

Pipitone J, Park MT, Winterburn J, et al. (2014) Multi-atlas segmentering van die hele hippokampus en subvelde met behulp van verskeie outomaties gegenereerde sjablone. Neurobeeld. 101(101):494

Sanroma G, Benkarim OM, et al. (2016) Bou 'n ensemble van komplementêre segmenteringsmetodes deur waarskynlikheidsramings te ontgin. Mach Learn Med Imag, 27–35

Sanroma G, Benkarim OM, Piella G (2016) Bou 'n ensemble van komplementêre segmenteringsmetodes deur waarskynlikheidsskattings te ontgin. Mach Learn Med Imag, 27–35

Serag A, Blesa M (2016) Akkurate leer met min atlasse (ALFA): 'n algoritme vir MRI neonatale breinonttrekking en vergelyking met 11 publiek beskikbare metodes. Sci Rep 6:23470

Shao XX, Lin XM et al (2015) Lewer DTI beeld segmentering metode gebaseer op aktiewe kontoer model, CN, 104361597A[P]. (Chinees)

Shi Y, Thompson PM, Zubicaray GID, et al. (2007) Direkte kartering van hippokampale oppervlaktes met intrinsieke vormkonteks. Neurobeeld 37(3):792

Wang XH, Fang LL (2013) Opname van beeldsegmentering gebaseer op aktiewe kontoermodel. Patroonherkenning Artif Intell 26(8):751–760. (Chinees)

Wang L, Gao Y, et al. (2015) SKAKELS: leergebaseerde multi-bron-integrasie-raamwerk vir segmentering van bababreinbeelde. Neurobeeld 108:160–172

Wang Y, Yu Q, Liu Z, et al. (2016) Evaluering op diffusie tensor beeld registrasie algoritmes. Multimed Tools Appl 13:1–18

Warfield SK, Zou KH, Wells WM (2004) Gelyktydige waarheid- en prestasievlakberaming (STAPLE): 'n algoritme vir die validering van beeldsegmentering. IEEE Trans Med Beeld 23(7):903

Wolz R, Heckemann RA, Aljabar P, et al. (2010) Meting van hippokampale atrofie met behulp van 4D-grafiekgesnyde segmentering: toepassing op ADNI. Neurobeeld 52 (1):109–118

Woolrich M, Hunt L, Groves A, et al. (2011) MEG-straalvorming met behulp van Bayesiaanse PCA vir adaptiewe data-kovariansiematriksregulasie. Neurobeeld 57(4):1466

Zimmerman-moreno G, Mayer A, Greenspan H (2008) Klassifikasiebome vir vinnige segmentering van DTI-breinveselbane. In: IEEE Rekenaarvereniging konferensie oor rekenaarvisie en patroonherkenning werkswinkels. CVPRW'08. IEEE, pp 1–7


Proloterapie vir kniepyn

In hierdie beeld van 'n pasiënt wat voorberei word om Proloterapie-inspuitings in hul knie te ontvang, verteenwoordig die kolletjies op die vel daardie areas van die knie wat 'n inspuiting moet ontvang. By hierdie spesifieke pasiënt is daar 50 kolletjies op hul knie. Elke kolletjie sal verteenwoordig waar elke inspuiting gegee sal word. Dit is een omvattende Proloterapie-behandeling vir die knie.


RESULTAAT

'n Hoë-vertroue versameling van 442 162 unieke m 6 A terreine geïdentifiseer uit sewe basis-resolusie tegnologieë is versamel, wat sewe organismes dek, insluitend mens (178 049 terreine), muis (110 959 plekke), rot (6348 plekke), sebravis (63 998) terreine), vlieg (36 913 plekke), Arabidopsis (35 332 plekke) en gis (10 563). Sien asseblief Aanvullende Tabel S6 vir 'n paarsgewyse vergelyking van data wat deur sewe basisresolusietegnologieë gegenereer word. Vir die epitranskriptoom landskapaansig het ons 96 profiele geïntegreer wat slegs uit basisresolusietegnologieë gegenereer is, wat ses ander RNA-modifikasies dek, insluitend m 5 C (95 391 terreine), m 1 A (16 346 terreine), Ψ (3 137 terreine), m 6 Am (2447 staanplekke), m 7 G (2525 staanplekke) en Nm (1835 staanplekke). Dit is tot op hede die mees omvattende versameling van hoë-vertroue transkripsie-modifikasie-webwerwe gegenereer uit basis-resolusie tegnologieë. Ons het ook die m 6 A-plekke op virale transkripsies van 10 virusspesies versamel tydens 8 infeksiestadia, insluitend hMPV, KSHV, HCV, RSV, MIV-1, DENV, WNV, ZIKV, HCMV en YFV. Ontleding het 'n totaal van 5388 genetiese mutasies aan die lig gebring, gekoppel aan patogenese, wat die m 6 A-vormende motief DRACH van hierdie betroubare m 6 A-terreine kan vernietig, wat m 6 A-funksie moontlik indirek aan 134 verskillende tipes siektes kan koppel.

Kwantitatiewe m 6 A-profiele (metileringsvlakke van elke enkele m 6 A-terreine) is voorsien vir 109 eksperimentele toestande (verskillende sellyn/weefsel of behandelings) in die mens, wat 46 menslike sellyne, 28 volwasse weefsels en 8 fetale weefsels dek. Vir muise is daar 'n totaal van 80 epitranskriptoomprofiele wat 25 sellyne en 10 muisweefsels dek. Die ooreenstemmende geenuitdrukkingprofiele is ook beskikbaar vir vergelykende analise, aangesien dit dikwels voordelig is om te fokus op die metileringsterreine wat op maklik uitgedrukte gene geleë is.

Bewaringsanalise is uitgevoer onder mens, muis, rot, sebravis, vark, aap en sjimpansee om die bewaarde m 6 A-plekke tussen twee gewerwelde spesies te identifiseer (sien Tabel 1). Daar is gevind dat ongeveer 22 000 m 6 A-terreine (geleë op 6 193 menslike gene) tussen mens en muis bewaar word, wat onderskeidelik 12,45% en 20,15% van die m 6 A-terreine in mens en muis verteenwoordig, en is sterk verryk naby die stop. kodons op mRNA's (Aanvullende Figuur S1). Vermeende GO (62) funksies is voorspel soos voorheen beskryf (46) vir die bewaarde m 6 A terreine, wat vermoedelik funksioneel meer belangrik is (gedetailleerd in Supplementary Materials).

Bewaarde m 6 A-terreine tussen gewerwelde diere

. Mens (178 049 staanplekke) . Muis (110 959 werwe) . Rot (6348 werwe). Sebravis (63 998 werwe) . Sjimpansee (37 456 pieke) . Aap (38 838 pieke) . Vark (121 409 pieke) .
Mens 22 359 (20.15%) 1117 (17.60%) 2823 (4.411%) 20 757 (55.41%) 16 832 (43.33%) 22 245 (18.32%)
Muis22170 (12.45%) 1709 (26.92%) 1725 (2.695%) 8749 (23.35%) 7864 (20.24%) 15 636 (12.87%)
Rot1132 (0.635%) 1729 (1.558%) 76 (0.119%) 245 (0.654%) 256 (0.659%) NVT
Sebravis2922 (1.641%) 2063 (1.859%) 86 (1.354%) NVT NVT NVT
. Mens (178 049 staanplekke) . Muis (110 959 werwe) . Rot (6348 werwe). Sebravis (63 998 werwe) . Sjimpansee (37 456 pieke) . Aap (38 838 pieke). Vark (121 409 pieke) .
Mens 22 359 (20.15%) 1117 (17.60%) 2823 (4.411%) 20 757 (55.41%) 16 832 (43.33%) 22 245 (18.32%)
Muis22170 (12.45%) 1709 (26.92%) 1725 (2.695%) 8749 (23.35%) 7864 (20.24%) 15 636 (12.87%)
Rot1132 (0.635%) 1729 (1.558%) 76 (0.119%) 245 (0.654%) 256 (0.659%) NVT
Sebravis2922 (1.641%) 2063 (1.859%) 86 (1.354%) NVT NVT NVT

Let op: Basis-resolusie epitranskriptoom datastelle is slegs beskikbaar vir mens, muis, rot en sebravis. Vir vark, aap en sjimpansee is slegs m 6 A-pieke geroep vanaf m 6 A-volgdata beskikbaar. NVT beteken dat die UCSC LiftOver-instrument nie die omskakeling van die homoloë koördinate tussen die twee spesies ondersteun nie, en bewaringsanalise is nie uitgevoer nie.

Bewaarde m 6 A-terreine tussen gewerwelde diere

. Mens (178 049 staanplekke) . Muis (110 959 werwe) . Rot (6348 werwe). Sebravis (63 998 werwe) . Sjimpansee (37 456 pieke) . Aap (38 838 pieke) . Vark (121 409 pieke) .
Mens 22 359 (20.15%) 1117 (17.60%) 2823 (4.411%) 20 757 (55.41%) 16 832 (43.33%) 22 245 (18.32%)
Muis22170 (12.45%) 1709 (26.92%) 1725 (2.695%) 8749 (23.35%) 7864 (20.24%) 15 636 (12.87%)
Rot1132 (0.635%) 1729 (1.558%) 76 (0.119%) 245 (0.654%) 256 (0.659%) NVT
Sebravis2922 (1.641%) 2063 (1.859%) 86 (1.354%) NVT NVT NVT
. Mens (178 049 staanplekke) . Muis (110 959 werwe) . Rot (6348 werwe). Sebravis (63 998 werwe) . Sjimpansee (37 456 pieke) . Aap (38 838 pieke). Vark (121 409 pieke) .
Mens 22 359 (20.15%) 1117 (17.60%) 2823 (4.411%) 20 757 (55.41%) 16 832 (43.33%) 22 245 (18.32%)
Muis22170 (12.45%) 1709 (26.92%) 1725 (2.695%) 8749 (23.35%) 7864 (20.24%) 15 636 (12.87%)
Rot1132 (0.635%) 1729 (1.558%) 76 (0.119%) 245 (0.654%) 256 (0.659%) NVT
Sebravis2922 (1.641%) 2063 (1.859%) 86 (1.354%) NVT NVT NVT

Let op: Basis-resolusie epitranskriptoom datastelle is slegs beskikbaar vir mens, muis, rot en sebravis. Vir vark, aap en sjimpansee is slegs m 6 A-pieke geroep vanaf m 6 A-volgdata beskikbaar. NVT beteken dat die UCSC LiftOver-instrument nie die omskakeling van die homoloë koördinate tussen die twee spesies ondersteun nie, en bewaringsanalise is nie uitgevoer nie.

'n Atlas van m 6 A-epitranskriptoom (m 6 A-Atlas)

Ons het m 6 A-Atlas gebou, 'n omvattende kennisbasis vir die ontrafeling van die N 6-metieladenosien (m 6 A) epitranskriptoom. Die gebruikersvriendelike webkoppelvlakke wat in m 6 A-Atlas verskaf word, stel gebruikers in staat om die omvattend geannoteerde m 6 A-data (sien Tabel 2) volgens geen, siekte, funksie, genomiese ligging en spesie te soek, te blaai, te visualiseer en af ​​te laai. 'n Genoomblaaier is geïntegreer vir 'n interaktiewe verkenning van genoomstreke van belang. Alle data wat in die m 6 A-Atlas-databasis verskaf word, kan vrylik afgelaai of gedeel word. Ons het ook twee kragtige instrumente geïntegreer: die m6A-bewaring-vinder, wat gebruik word om die bewaarde m 6 A-terreine te identifiseer tussen 'n gebruiker-verskafde lys van kandidaat-terreine, en die differensiële-m6A-vinder, wat die differensieel gemetileerde m 6 terugstuur. A terreine tussen twee eksperimentele toestande. Vir die gerief van die gebruikers is gedetailleerde instruksies oor hoe om m 6 A-Atlas te gebruik in die 'hulp'-bladsy geplaas. m 6 A-Atlas is gratis aanlyn toeganklik by: www.xjtlu.edu.cn/biologicalsciences/atlas.

. Betroubare m 6 A terreine. Kwantitatiewe profiele. Basiese aantekening. Bewaring by gewerwelde diere. Vermeende funksies. Landskap met ses ander RNA-modifikasies. Siektevereniging.
MensJa Ja Ja Ja Ja Ja Ja
MuisJa Ja Ja Ja Ja Ja -
RotJa Ja Ja Ja - - -
SebravisJa Ja Ja Ja - - -
VliegJa Ja Ja - - - -
ArabidopsisJa Ja Ja - - - -
GisJa Ja Ja - - Ja -
. Betroubare m 6 A terreine. Kwantitatiewe profiele. Basiese aantekening. Bewaring by gewerwelde diere. Vermeende funksies. Landskap met ses ander RNA-modifikasies. Siektevereniging.
MensJa Ja Ja Ja Ja Ja Ja
MuisJa Ja Ja Ja Ja Ja -
RotJa Ja Ja Ja - - -
SebravisJa Ja Ja Ja - - -
VliegJa Ja Ja - - - -
ArabidopsisJa Ja Ja - - - -
GisJa Ja Ja - - Ja -
. Betroubare m 6 A-werwe. Kwantitatiewe profiele. Basiese aantekening. Bewaring by gewerwelde diere. Vermeende funksies. Landskap met ses ander RNA-modifikasies. Siektevereniging.
MensJa Ja Ja Ja Ja Ja Ja
MuisJa Ja Ja Ja Ja Ja -
RotJa Ja Ja Ja - - -
SebravisJa Ja Ja Ja - - -
VliegJa Ja Ja - - - -
ArabidopsisJa Ja Ja - - - -
GisJa Ja Ja - - Ja -
. Betroubare m 6 A terreine. Kwantitatiewe profiele. Basiese aantekening. Bewaring by gewerwelde diere. Vermeende funksies. Landskap met ses ander RNA-modifikasies. Siektevereniging.
MensJa Ja Ja Ja Ja Ja Ja
MuisJa Ja Ja Ja Ja Ja -
RotJa Ja Ja Ja - - -
SebravisJa Ja Ja Ja - - -
VliegJa Ja Ja - - - -
ArabidopsisJa Ja Ja - - - -
GisJa Ja Ja - - Ja -

Gevallestudie oor lncRNA: MALAT1

Van belang hier is die m 6 A RNA-metileringsplekke op MALAT1, wat 'n 7.9 kb lange nie-koderende RNA kodeer en by chromosoom 11q13 geleë is. Soek volgens geen 'MALAT1' op die voorblad van m6A-Atlas databasis lewer 'n totaal van 142 m 6 A rekords wat met MALAT1 verband hou. Dit stem ooreen met ons kennis dat MALAT1 hoogs m6A-gemodifiseer is (63-66). Dit is moontlik om hierdie rekords te filter deur tegnologie (Figuur 2A) of sellyn/weefsel (Figuur 2B). Nadat 'n MALAT1 m 6 A-werf geklik is, word meer inligting verskaf, insluitend die bron van die rekord, soos PubMed ID, GEO-toegangsnommer, tegnologie, sellyn en behandeling. Die algehele verspreiding van al die m 6 A-terreine wat op MALAT1 geleë is, tesame met hul aantekeninge word in die 'landskap'-afdeling (Figuur 2C) gevisualiseer en kan afgelaai word wanneer na sy 'Tabel'-aansig oorgeskakel word. Dit is van daar af duidelik dat vier MALAT1 m 6 A-terreine (geleë op chr11: 65267646, 65267843, 65267952 en 65270276 onderskeidelik, hg19-samestelling) herhaaldelik deur meer as 10 basisresolusie-eksperimente opgespoor is, en al die vier eksperimente van hulle is gekonserveer. tussen mens en aap, wat hul voorkoms en potensieel belangrike funksies suggereer. Spesifiek, die MALAT1 m 6 A-terrein geleë by chr11:65257646 (ondersteun deur 13 eksperimente) is bewaar tussen aap (ondersteun deur een m 6 A-volg eksperiment) en muis (ondersteun deur ses basis-resolusie eksperimente) (Figuur 2D). Die biologiese funksies van hierdie terrein is voorspel in siliko en in die GO-voorspellingspaneel gewys. Ons kan sien dat die m 6 A-terrein ko-metileringspatroon vertoon met die m 6 A-terreine geleë op USP10, AGO2, TRAF7, ens. (Figuur 2E), en netwerkgebaseerde analise voorspel volgens die skuld-vir-assosiasie beginsel, dat dit geassosieer kan word met 'n aantal funksies, soos DNA-sintese betrokke by DNA-herstel (P-waarde = 0,01297), sellotbepaling (p-waarde = 0,0454) en negatiewe regulering van selontwikkeling (P-waarde = 0,00366) (Figuur 2F). Dit stem ooreen met onlangse bevinding dat m 6 A regulering van MALAT1 tumorgenese (67) en embrioniese ontwikkeling (68) reguleer. Die metileringsprofiele van individuele m 6 A-terrein onder >100 verskillende biologiese kontekste (sellyn, weefsel, behandeling, virusinfeksie, ens.) kan gevind word onder die 'metileringsvlak'-paneel. Dit is moontlik om te filter vir 'n spesifieke sellyn of weefsel van belange. Die hoogste metileringsvlak is gevind in iSLK.219-sellyn. Dit is opmerklik dat die metileringsvlak van hierdie terrein hoër as 0 is op byna alle toestande wat gedek word, wat die algemene bestaan ​​en funksionaliteit daarvan voorstel. (Figuur 2G). The matched RNA expression profiles of MALAT1 are also available in the gene expression panel for comparative analysis (Figure 2H). Additionally, post-transcriptional annotation suggests that the m 6 A site is in proximity to the binding position of microRNA hsa-miR-670-3p and 21 RNA binding proteins, including HRNPC, which may be immediately regulated through the m 6 A site. Interestingly, the regulation of interaction between MATLAT1 and HNRNPC via m 6 A methylation has been previously confirmed ( 69).

The m 6 A sites of MALAT1 and related information. (A en B) More than 100 m 6 A records of MALAT1 were detected from different technologies and in different cell lines/tissues. (C) The overall distribution pattern of m 6 A sites on MALAT1 transcript is illustrated together with their annotations. (D) An m 6 A site is conserved between human and mouse. (E) The m 6 A site is co-methylated with sites located on a few genes, which may suggest their functional relevance. (F) The predicted GO functions of an individual m 6 A site. (G) The methylation levels of an m 6 A site under different biological conditions. (H.) The matched gene expression profiles of the m 6 A-carrying gene.

The m 6 A sites of MALAT1 and related information. (A en B) More than 100 m 6 A records of MALAT1 were detected from different technologies and in different cell lines/tissues. (C) The overall distribution pattern of m 6 A sites on MALAT1 transcript is illustrated together with their annotations. (D) An m 6 A site is conserved between human and mouse. (E) The m 6 A site is co-methylated with sites located on a few genes, which may suggest their functional relevance. (F) The predicted GO functions of an individual m 6 A site. (G) The methylation levels of an m 6 A site under different biological conditions. (H.) The matched gene expression profiles of the m 6 A-carrying gene.

Case study on protein coding gene: SMAD3

SMAD3 (SMAD Family Member 3) has been shown previously shown to promote binding of the m 6 A methyltransferase complex to a subset of transcripts involved in early cell fate decisions ( 70). Of interests here is to check the m 6 A methylation status of this gene. Searching by gene ‘SMAD3’ at the front page of m 6 A-Atlas database returns a total of 44 m 6 A records related to MALAT1. It is possible to further filter these records by technology (Figure 3A) or cell line/tissue (Figure 3B). After clicking an MALAT1 m 6 A site, more information is provided including the source of the record such as PubMed ID, GEO accession number, technology, cell line and treatment. The overall distribution of all the m 6 A (and other RNA modification) sites located on MALAT1 together with their annotations can be visualized in the ‘landscape’ section (Figure 3C), and can be downloaded when switching to its ‘Table’ view. It is clear from there that four MALAT1 RNA modification sites (located on chr15: 67483526, 67358454, 67358455 and 67358461, respectively, hg19 assembly) were repetitively detected by more than 5 base-resolution experiments. However, only the first one (chr15: 67483526) is m 6 A RNA methylation site the others three are all m 5 C sites. The m 6 A site located at chr15: 67483526 (supported by seven experiments) is conserved in monkey and chimp (both supported by one m 6 A-seq experiment) (Figure 3D). We can see from the ‘methylation level’ panel that, the methylation level (log2 fold enrichment) of this site is above 0 for almost all experimental conditions (Figure 3E), showing its prevalent existence and functionality. The highest methylation level was observed under A549 cell lines, and a strong demethylation of the site was observed after METTL3 is knocked down, suggesting the methylation of this site is likely to be METTL3-dependent. Importantly, the m 6 A-forming motif of this site DRACH may be destroyed by a known synonymous mutation (chr15: 67483526) relevant to Thoracic aortic aneurysm and aortic dissection (RCV000292705) and Loeys-Dietz syndrome (RCV000384686), which may indicate a disease-relevant mechanism that functions at the epitranscriptome layer (Figure 3F).

The m 6 A sites of SMAD3 and related information. (A en B) More than 40 m 6 A records of SMAD3 were detected from different technologies and in different cell lines/tissues. (C) The overall distribution pattern of m 6 A sites on MALAT1 transcript is illustrated together with their annotations. (D) An m 6 A site is conserved between human, mouse and Chimp. (E) The m 6 A site shows stable m6A signal (with log2 fold enrichment greater than 0) under different experimental conditions, suggesting its universal existence and prevalence. The highest methylation level was detected under A549 cell lines, and a strong demethylation of the site was observed after METTL3 is knocked down, suggesting the methylation of this site is likely to be METTL3-dependent. (F) A known disease-relevant germline mutation (chr15: 67483526) can destroy the m 6 A forming motif of this m6A site, linking it to epitranscriptome disease pathogenesis.

The m 6 A sites of SMAD3 and related information. (A en B) More than 40 m 6 A records of SMAD3 were detected from different technologies and in different cell lines/tissues. (C) The overall distribution pattern of m 6 A sites on MALAT1 transcript is illustrated together with their annotations. (D) An m 6 A site is conserved between human, mouse and Chimp. (E) The m 6 A site shows stable m6A signal (with log2 fold enrichment greater than 0) under different experimental conditions, suggesting its universal existence and prevalence. The highest methylation level was detected under A549 cell lines, and a strong demethylation of the site was observed after METTL3 is knocked down, suggesting the methylation of this site is likely to be METTL3-dependent. (F) A known disease-relevant germline mutation (chr15: 67483526) can destroy the m 6 A forming motif of this m6A site, linking it to epitranscriptome disease pathogenesis.

Case study: KSHV viral m 6 A

The ‘Virus’ page of m 6 A-Atlas provides the m 6 A sites located on the viral transcripts. Of interests here is the m 6 A methylation sites located on KSHV viral transcripts. After selecting KSHV at the ‘Virus’ page, a total 356 m 6 A sites were returned. Various information related to those sites were provided, including the position, source, strain, gene, width, etc., and it is possible to further narrow down the results by the infected cell line (Figure 4).

Viral m 6 A sites on KSHV transcripts. The 356 m 6 A sites located on KSHV viral transcripts detected under various conditions and infection stages.

Viral m 6 A sites on KSHV transcripts. The 356 m 6 A sites located on KSHV viral transcripts detected under various conditions and infection stages.


Inleiding

Three-dimensional (3D) knee kinematic data, measuring knee flexion/extension, abduction/adduction, and internal/external rotation, are increasingly used in gait analysis towards quantifying the knee function [1], understanding pathological knee alterations [2], and assessing the progression of knee pathologies and their impact on the gait [3, 5]. They also offer opportunities for diagnostics [6], classification [7], and therapy of knee musculoskeletal pathologies [8]. Kinematic data are generally given in the form of normalized curves of measurements recorded on a treadmill at regular intervals of time during a gait cycle. Several studies have used knee kinematic data to obtain crucial information about musculoskeletal pathologies [9], to distinguish between knee osteoarthritis and asymptomatic subjects [10], and to further classify osteoarthritis populations with respect to the pathology level of severity [4, 7, 11, 12]. These studies have generally reported, without mentioning specifically the gender corresponding to data measurements, that the high dimensionality of kinematic data, their significant intra-class variability and interclass proximity, usually make their analysis a difficult task. However, no study has attempted to explain this difficulty in terms of objective metrics of data complexity. Instead, informal assessments have been generally invoked to deem knee kinematic data as “simple” or “complex,” using classification rates obtained with a common classifier believed to be appropriate for the type of application at hand [7, 11]. Although such a characterization can be sometimes useful, it does not afford a general, objective, and practical means of assessing the complexity of the data. In this study, we use classifier independent data complexity metrics to evaluate how difficult it can be to classify knee kinematic data.

The design and study of data complexity metrics is an emergent subject in data mining and classification. In this context, complexity measures that correlate linearly with classification error have been investigated in [13, 14]. By examining the performance of several classifiers in a space defined by complexity measures, the studies in [15, 16] were able to build a model of a classifier accuracy based on the data complexity measures divided into three general types: (1) class ambiguity, to characterize the overlap of classes in feature space. This is in general due to class representation features that cause ambiguous interpretations. The study [17] gives a lower bound on the achievable error rate in this case (2) boundary complexity, related to the Kolmogorov complexity [18, 19], defined as the minimum length of a computer program needed to reproduce the class boundary: a classification problem is complex if it takes a “long” algorithm to describe the class boundary. Because the Kolmogorov complexity is algorithmically uncomputable [20], approximate measures are used which describe geometrical properties of data sets. Such measures, which depend on the data set only, can guide the selection of appropriate classifiers and (3) geometry and density of manifolds, which describe sample sparsity, and feature space dimensionality.

This study investigates such complexity metrics to evaluate knee kinematic data complexity, and does so for both single features, i.e., features considered individually, and global features, i.e., for multiple features taken simultaneously. The data describe the temporal variation of the three dimensions of knee rotation during locomotion, namely knee flexion/extension, abduction/adduction, and internal/external, in pathology classification problems involving knee osteoarthritis. Osteoarthritis (OA) is the most common type of musculoskeletal disorder and the knee is one of the most affected joints [21]. The kinematic data have interesting characteristics: (i) they reflect the functional status of the knees, (ii), they are objective non-invasive measurements and non-radiant like conventional static X-ray imaging and, (iii) they can be used further by health care professionals to personalize, and therefore enhance, care pathways of knee OA patients. Traditionally, kinetic (rather than kinematic) variables, the external knee adduction moment in particular, have been used in the assessment of the progression and severity of knee OA. However, their measurement needs sophisticated setups, which are, generally, available only in specialized gait study laboratories (Simon 2004). Kinematic data, instead, are acquired in a normal clinical setting, using a commercially available treadmill and a simple non invasive knee attachment system.



Kommentaar:

  1. Bramley

    wonderfully, is the phrase very valuable

  2. Elrick

    Sorry for interrupting you, but you couldn't provide more information.

  3. Akishicage

    It is strange to see that people remain indifferent to the problem. Perhaps this is due to the global economic crisis. Although, of course, it's hard to say unequivocally. I myself thought for a few minutes before writing these few words. Who is to blame and what to do is our eternal problem, to my mind Dostoevsky spoke about this.



Skryf 'n boodskap