在設得蘭群島小馬的橈腕關節(jié)和腕間關節(jié)中誘導尖銳和鈍的軟骨溝,，并在基線（0周）和三個隨

訪時間點（11,、23和39周）通過測量體內(nèi)近紅外光譜和凹槽周圍。39周后處死動物并收獲關節(jié)

,。離體重新獲得光譜以確保體內(nèi)測量和參考分析的可靠性,。此外，軟骨厚度和瞬時模量分別通過計算機

斷層掃描和機械測試確定,。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡確定離體光譜和軟骨參考特性之間的關系,。

在一個獨立的測試集中，經(jīng)過訓練的網(wǎng)絡產(chǎn)生了軟骨厚度 (= 0.473) 和瞬時模量 (= 0.498) 的顯著相關性,。這些

網(wǎng)絡用于預測基線和后續(xù)時間點的參考特性。在橈腕關節(jié)中,，兩種溝型在基線后軟骨厚度顯著增加并保持腫脹,。此外，

在 39 周時,，觀察到對照組和銳槽之間的軟骨厚度存在顯著差異,。對于瞬時模量，從基線到 23 周和 39 周,，橈腕關節(jié)的

兩種凹槽類型均觀察到顯著降低,。

NIRS 與機器學習相結合能夠確定體內(nèi)軟骨特性，從而提供對干預后損傷發(fā)展的縱向評估,。此外,，與腕間關節(jié)

相比,，橈腕關節(jié)在損傷后更容易發(fā)生軟骨退化。

使用商業(yè)機械測試儀（Mach-1 v500css,，Biomomentum Inc.,，Laval，Quebec,，Canada）使用直徑為 0.5 mm

 的球形壓頭半自動確定鄰近缺陷位置的瞬時模量 (IM),，如前所述 20 . 簡而言之，機械協(xié)議包括 0.1 N 的預載,，然后是

單個 15% 應變壓痕步驟（速度 ? 100% 應變/秒）,。IM 由