Non-conventional MRI techniques for measuring neuroprotection, repair and plasticity in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To summarize recent developments using non-conventional MRI techniques to measure neuroprotection, repair and plasticity in multiple sclerosis. RECENT FINDINGS: Recent advances in our understanding of the pathogenesis of multiple sclerosis, particularly as it relates to the development of chronic disability, have led away from a 'lesion-centric' view of multiple sclerosis towards investigating neurodegeneration and pathology in normal appearing brain tissue. Advanced image processing techniques that measure atrophy globally and regionally also have provided insight into the putative mechanisms that contribute to neurodegeneration. In addition, novel quantitative imaging techniques that are more specific than conventional MRI for myelin and axonal pathology have been instrumental in revealing the dynamic nature of injury and repair of myelin and axons in lesions. Novel imaging techniques that are sensitive to the pathology of myelin and axons that happens in multiple sclerosis also provide a method by which we can measure neuroprotection and test the efficacy of putative therapeutic agents in multiple sclerosis. SUMMARY: Non-conventional MRI techniques have contributed to a greater understanding of the complex pathogenesis of neurodegenerative phenomena that occur in multiple sclerosis. The pathological specificity of these novel imaging methods enables the evaluation of the neuroprotective effects of novel therapeutic strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».