Long component time constant of <sup>23</sup>Na <i>T</i> relaxation in healthy human brain
Notice bibliographique
Résumé
Signal intensity in 23Na images is altered in pathologic conditions such as ischemia and may provide information regarding tissue viability complementary to MR diffusion and perfusion imaging. However, the multicomponent transverse relaxation of 23Na (spin 3/2) complicates the determination of tissue sodium concentration from 23Na images with nonzero echo-time. The purpose of this study was to measure the long component time constant of tissue sodium T*2 relaxation in the healthy human brain at 4 T. Multiecho gradient-echo 23Na images (10 echo-times ranging from 3.8-68.7 ms) were acquired in five healthy human volunteers. T*2 was quantified on a pixel-by-pixel basis using a nonnegative least squares fitting routine using 100 equally spaced bins between 0.5-99.5 ms and parametric maps were produced representing components between 0.5-3, 3.1-50, 50.1-98, and 98.1-99.5 ms. The long T*2 component of tissue sodium (average +/- standard deviation) varied between cortex (occipital = 22.0 +/- 2.4 ms), white matter (parietal = 18.2 +/- 1.9 ms), and subcortical gray matter (thalamus = 16.9 +/- 2.4 ms). These results demonstrate considerable regional variability and establish a foundation for future characterization of 23Na T*2 in conditions such as cerebral ischemia and cancer.
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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 | 0,002 |
| 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 ».