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Enregistrement W1989653704 · doi:10.1002/jmri.20102

Diffusion anisotropy in subcortical white matter and cortical gray matter: Changes with aging and the role of CSF‐suppression

2004· article· en· W1989653704 sur OpenAlexaff
Yusuf A. Bhagat, Christian Beaulieu

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractional anisotropyWhite matterDiffusion MRICerebrospinal fluidAnisotropyPsychologyNuclear magnetic resonanceMedicineNeuroscienceMagnetic resonance imagingPhysicsRadiologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the relevance of cerebrospinal fluid (CSF)-suppression for the measurement of diffusion anisotropy in well-localized areas of the brain, particularly the subcortical white matter (WM) within the gyri and cortical gray matter (GM), in young and elderly subjects, and to assess the changes of water diffusivity in the brain with normal aging. MATERIALS AND METHODS: Quantitative measures of anisotropy in 26 regions, including subcortical WM (i.e., in the gyri), cortical GM, major deep WM, and deep GM regions of young (21-25 years, N = 8) and elderly (61-74 years, N = 10) normal volunteers, were assessed with CSF-suppressed diffusion tensor imaging (DTI) relative to standard DTI. RESULTS: CSF-suppressed DTI demonstrated significant increases in fractional anisotropy (FA) of 3-12% in the young and 2-14% in the elderly groups with the largest changes being in the subcortical WM of the gyri. Furthermore, FA decreased by 10-19% in the subcortical WM of the gyri of the elderly subjects relative to the young, primarily due to increases in the perpendicular diffusivity, lambda(3), with age. CONCLUSION: CSF-suppressed DTI yields more accurate measures of quantitative anisotropy in cortical and subcortical brain regions. Reductions of anisotropy with aging were predominantly observed in subcortical WM of the gyri.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations209
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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