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Enregistrement W1989462236 · doi:10.1002/mrm.21527

High‐resolution myelin water measurements in rat spinal cord

2008· article· en· W1989462236 sur OpenAlexaff
Piotr Kozłowski, Jie Liu, Andrew Yung, Wolfram Tetzlaff

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cordMyelinResolution (logic)Nuclear magnetic resonanceMyelin sheathChemistryNeuroscienceCentral nervous systemBiologyPhysicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiecho imaging data were acquired at 7T from control and injured (dorsal column transection) rat spinal cords ex vivo with in-plane resolution of 61, 78, and 100 microm, and from a control rat spinal cord in vivo with in-plane resolution of 117 microm. The myelin water maps were calculated using nonnegative least-squares (NNLS) analysis of the decay curves. For the control cords, myelin water maps showed details of the cord morphology, and the average myelin water fraction (MWF) values in white matter and gray matter corresponded well with previously published results and the expected amounts of myelin within the cord, and correlated very well with Luxol Fast Blue stain (R(2)=0.95). Myelin water maps from an injured cord showed excellent qualitative correlation with histology. This pilot study demonstrates that high-resolution myelin water mapping in rat spinal cord is feasible, and this technique has potential to be a valuable tool in studying white matter damage in rat models of spinal cord injury.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations64
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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