MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007276643 · doi:10.1002/mrm.20008

MR properties of excised neural tissue following experimentally induced inflammation

2004· article· en· W2007276643 sur OpenAlexafffund
Greg J. Stanisz, Stephanie Webb, Catherine A. Munro, Teresa Pun, Rajiv Midha

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInflammationHistopathologyMagnetization transferSciatic nerveBrain tissueChemistryPathologyNuclear magnetic resonanceNecrosisAnatomyMedicineMagnetic resonance imagingInternal medicinePhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in the MR parameters of inflamed neural tissue were measured in vitro. Tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) was injected into rat sciatic nerves to induce inflammation with negligible axonal loss and demyelination. The MR parameters, such as T1/T2 relaxation and magnetization transfer (MT), were measured 2 days after TNF-alpha injection and were found to be substantially different from those of normal nerves. The average T1/T2 relaxation times increased, whereas the MT ratio (MTR) and the quantitative MT parameter M0B (which describes the semisolid pool of protons) decreased. The MR parameters correlated very well with the extracellular volume fraction (EM) of neural tissue evaluated by quantitative histopathology. The multicomponent T2 relaxation was shown to provide the best quantitative assessment of changes in neural tissue microstructure, and allowed us to distinguish between the processes of inflammation and demyelination. In comparison, the MT measurements were less successful due to competing contributions of demyelination and pH-sensitive changes in the MT effect.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,462

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations141
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMagnetic Resonance in MedicineMême sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207