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Enregistrement W1987554356 · doi:10.1002/mrm.21450

Measurement of glycine in human brain by triple refocusing <sup>1</sup>H‐MRS in vivo at 3.0T

2007· article· en· W1987554356 sur OpenAlexaff
Changho Choi, Paramjit P. Bhardwaj, Peter Seres, Sanjay Kalra, Philip G. Tibbo, Nicholas J. Coupland

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vivoNuclear magnetic resonanceGlycineCortex (anatomy)ChemistryExcitationNuclear medicinePhysicsMedicineNeuroscienceBiologyAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new (1)H-MRS filtering strategy for selective measurement of glycine (Gly) in human brain in vivo at 3.0T is proposed. Investigation of multiple refocusing following a 90 degrees excitation pulse indicated that triple refocusing is most effective for suppression of the strongly coupled resonances of myo-inositol (mI) at the Gly 3.55-ppm resonance. The echo times of the triple refocusing were optimized, with numerical analysis of the filtering performance, as {TE(1), TE(2), TE(3)} = {67, 62, 69} ms. Compared with the 90 degrees -acquired mI signal the mI suppression ratios of the filter were 170 and 1000, in terms of peak amplitude and area, respectively, between 3.51 and 3.59 ppm. From LCModel analyses, using density-matrix calculated spectra as basis functions, the concentration of Gly in parieto-occipital cortex of healthy adults was estimated to be 0.5 +/- 0.1 mM (mean +/- SD, n = 6), with reference to creatine at 8 mM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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