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Tissue optical properties combined with machine learning enables estimation of articular cartilage composition and functional integrity

机译:组织光学特性与机器学习结合可以估计关节软骨组成和功能完整性

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摘要

Absorption and reduced scattering coefficients (μa,μs′) of biological tissues have shown significant potential in biomedical applications. Thus, they are effective parameters for the characterization of tissue integrity and provide vital information on the health of biological tissues. This study investigates the potential of optical properties (μa,μs′) for estimating articular cartilage composition and biomechanical properties using multivariate and machine learning techniques. The results suggest that μa could optimally estimate cartilage proteoglycan content in the superficial zone, in addition to its equilibrium modulus. While μs′ could effectively estimate the proteoglycan content of the middle and deep zones in addition to the instantaneous and dynamic moduli of articular cartilage.
机译:生物组织的吸收和降低的散射系数(μA,μS')在生物医学应用中表现出显着的潜力。因此,它们是用于组织完整性的表征的有效参数,并提供有关生物组织健康的重要信息。本研究研究了使用多元和机器学习技术估算关节软骨组合物和生物力学性能的光学性质(μA,μS'的电位。结果表明,除了其平衡模量之外,μA可以在浅层区内最佳地估计浅层区域中的软骨蛋白增生含量。除了关节软骨的瞬时和动态模量之外,μs'可以有效地估计中间区域的蛋白质增生含量。

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