MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1990182423 · doi:10.1109/bmei.2011.6098260

Exploration of noninvasive mapping of brain pH with <sup>31</sup>P magnetic resonance spectroscopy

2011· article· en· W1990182423 sur OpenAlexaff
Renhua Wu, Yanlin Chen, Weisong Liu, Qinru Qiu, K.M. Kong, Karel G. ter Brugge, David J. Mikulis, Jun-Chen Ye

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectroscopyNuclear magnetic resonanceNuclear magnetic resonance spectroscopyMagnetic resonance imagingResonance (particle physics)ChemistryPhysicsMaterials scienceAtomic physicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous study of brain “potential of hydrogen” (pH) was conducted in single-voxel31P magnetic resonance (MR) spectroscopy. In this study, we explored the feasibility of mapping brain pH by using multivoxel31P MR spectroscopy. Firstly, phantom studies were carried out with a GE 3T MR system using 2D PRESSCSI sequence. TR was 1000 msec and TE 144 msec with 128 scan averages. Then two healthy volunteers were studied with same parameters. Data were processed offline using the SAGE/IDL program. Multivoxel spectra were analyzed and brain pH values were calculated with a standard equation. Peaks of metabolite were not homogeneous in phantom studies at this moment. There was noise for multivoxel31P spectra in volunteer studies. However, phosphomonoester peak, inorganic phosphate peak, phosphodiester peak, and phosphocreatine peak can be identified. Preliminary brain pH map was generated in the volunteers. In our opinion, it is feasible to map brain pH with improved multivoxel31P MR spectroscopy.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced MRI Techniques and Applications→Travaux en français237 207→