Elucidating Metabolic Maturation in the Healthy Fetal Brain Using<sup>1</sup>H-MR Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: (1)H-MRS provides a noninvasive way to study fetal brain maturation at the biochemical level. The purpose of this study was to characterize in vivo metabolic maturation in the healthy fetal brain during the second and third trimester using (1)H-MRS. MATERIALS AND METHODS: Healthy pregnant volunteers between 18 and 40 weeks gestational age underwent single voxel (1)H-MRS. MR spectra were retrospectively corrected for motion-induced artifacts and quantified using LCModel. Linear regression was used to examine the relationship between absolute metabolite concentrations and ratios of total NAA, Cr, and Cho to total Cho and total Cr and gestational age. RESULTS: Two hundred four spectra were acquired from 129 pregnant women at mean gestational age of 30.63 ± 6 weeks. Total Cho remained relatively stable across the gestational age (r(2) = 0.04, P = .01). Both total Cr (r(2) = 0.60, P < .0001) as well as total NAA and total NAA to total Cho (r(2) = 0.58, P < .0001) increased significantly between 18 and 40 weeks, whereas total NAA to total Cr exhibited a slower increase (r(2) = 0.12, P < .0001). Total Cr to total Cho also increased (r(2) = 0.53, P < .0001), whereas total Cho to total Cr decreased (r(2) = 0.52, P < .0001) with gestational age. The cohort was also stratified into those that underwent MRS in the second and third trimesters and analyzed separately. CONCLUSIONS: We characterized metabolic changes in the normal fetal brain during the second and third trimesters of pregnancy and derived normative metabolic indices. These reference values can be used to study metabolic maturation of the fetal brain in vivo.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».