Quantitative MRI in a non‐surgical model of cervical spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative T2 (qT2), diffusion tensor imaging (DTI), and histology were used to investigate a cervical model of spinal cord injury (SCI) in the rat. While quantitative MRI can significantly increase the specificity in the presence of pathology, it must be validated for each type of injury or disease. In the case of traumatic SCI most models are difficult to image, either due to the location of the injury, or as a result of damage to surrounding tissues resulting from invasive surgical procedures. In this study a non-surgical cervical model of SCI, produced using a combination of focused ultrasound and microbubbles, was used to produce pathology similar to that seen in models of contusive and compressive injuries. qT2 and DTI were performed at 24 h and 1 and 2 weeks following injury, and compared with H&E and luxol fast blue histology. In the injured spinal cord, in addition to intra/extracellular (I/E) water and myelin water in white matter, qT2 revealed a large component with very short T2 of about 3 ms, which was highly correlated with the presence of hemorrhage in both gray and white matter at 24 h, and with the presence of hemosiderin in gray matter at 2 weeks following injury. The T2 of the I/E water peak was also elevated at 24 h in both gray and white matter, which was correlated with the presence of vacuolation/edema on histology. Cystic cavities were only seen at the 1 or 2 week timepoints, and were correlated with the presence of a water peak with T2 > 250 ms. No significant changes in diffusivity parameters were observed. Pathologies were often co-occurring, with opposite effects on the average T2 in a given voxel, reducing the visibility of injured tissue on standard T2 -weighted MR images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».