MSUのハーキー博士の研究室のような研究現場において、MSK AIは膝蓋腱の厚さを特定・測定するための貴重なツールであり、一貫した再現性のある結果を即座に提供します。詳細：www.clarius.com/l/demo
*MSK AIは一部の地域で利用可能。
私はマット・ハーキー博士で、ミシガン州立大学の研究者です。膝の怪我や手術後の患者の構造的変化を超音波画像を使ってモニターすることで、関節炎のリスクが最も高い患者を特定する方法を研究しています。膝蓋骨から脛骨に向かう膝蓋腱の画像が得られるように、コリーはこのプローブを膝蓋骨の下側の引っ張られた部分に縦に置いています。膝の中央部にプローブを当てたら、すぐに横方向にプローブを動かして、腱の中央部の、膝の前にある脂肪との境目を確認します。この腱を評価する1つの方法は、この腱の厚みを測定することです。従来は、この腱の厚みを測定するのは非常に難しい作業でした。膝蓋腱自体のセグメンテーションをリアルタイムでキャプチャし、腱の境界を表示します。その画像をフリーズすると、プログラムが自動的に腱の最も厚い部分を測定します。これは重要なことだ。なぜなら、このような難しい体内構造の定量的評価を行うための時間を節約し、リソースを節約することができるからだ。また、膝の怪我や膝の手術後の関節の健康状態をよりよくモニターし、評価することができるようになる。
