EM
Emily Miller
Author with expertise in Osteoarthritis and Cartilage Repair
University of Colorado Boulder, University of Colorado System, University of Virginia
+ 2 more
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(67% Open Access)
Cited by:
13
h-index:
4
/
i10-index:
2
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
2

Computational Models Provide Insight into In Vivo Studies and Reveal the Complex Role of Fibrosis in mdx Muscle Regeneration

Kelley Virgilio et al.Aug 27, 2024
+4
E
B
K
2

High-frame-rate analysis of knee cartilage deformation by spiral dualMRI and relaxation mapping

Woowon Lee et al.Oct 24, 2023
+3
H
E
W
ABSTRACT Purpose Daily activities including walking impose high frequency cyclic forces on cartilage and repetitive compressive deformation. Analyzing cartilage deformation during walking would provide spatial maps of displacement, strain, and enable viscoelastic characterization, which may serve as imaging biomarkers for early cartilage degeneration when the damage is still reversible. However, the time-dependent biomechanics of cartilage is not well described, and how defects in the joint impact the viscoelastic response is unclear. Methods We used spiral acquisition with displacement encoding MRI to quantify displacement and strain maps at a high frame rate (40 ms; 25 frames/sec) in tibiofemoral joints. We also employed relaxometry methods (T1, T1ρ, T2, T2*) on the cartilage. Results Normal and shear strains were concentrated on the tibiofemoral contact area during loading, and the defected joint exhibited larger compressive strains. We also determined a positive correlation between the change of T1ρ in cartilage after cyclic loading and increased compressive strain on the defected joint. Viscoelastic behavior was quantified by the time-dependent displacement, where the damaged joint showed increased creep behavior compared to the intact. Conclusions Our results indicate that spiral scanning with displacement encoding can quantitatively differentiate the damaged from intact joint using the strain and creep response. The viscoelastic response identified with this methodology could serve as biomarkers to detect defects in joints in vivo and facilitate the early diagnosis of joint diseases such as osteoarthritis.
2

Multi-frame biomechanical and relaxometry analysis during in vivo loading of the human knee by spiral dualMRI and compressed sensing

Woowon Lee et al.Oct 24, 2023
+3
H
E
W
ABSTRACT Purpose Knee cartilage experiences repetitive loading during physical activities, which is altered during the pathogenesis of diseases like osteoarthritis. Analyzing the biomechanics during motion provides a clear understanding of the dynamics of cartilage deformation, and may establish essential imaging biomarkers of early-stage disease. However, in vivo biomechanical analysis of cartilage during rapid motion is not well established. Methods We used spiral DENSE MRI on in vivo human tibiofemoral cartilage during cyclic varus loading (0.5 Hz) and employed compressed sensing on the k-space data. The applied compressive load was set for each participant at 0.5× body weight on the medial condyle. Relaxometry methods were measured on the cartilage before (T 1ρ , T 2 ) and after (T 1ρ ) varus load. Results Displacement and strain maps showed a gradual shift of displacement and strain in time. Compressive strain was observed in the medial condyle cartilage and shear strain was roughly half of the compressive strain. Male participants had more displacement in the loading direction compared to females, and T 1ρ values did not change after cyclic varus load. Compressed sensing reduced the scanning time up to 25-40% when comparing the displacement maps and substantially lowered the noise levels. Conclusion These results demonstrated the ease of which spiral DENSE MRI could be applied to clinical studies due to the shortened imaging time, while quantifying realistic cartilage deformations that occur through daily activities, and that could serve as biomarkers of early osteoarthritis.