Proton spectral editing for discrimination of lactate and threonine 1.31 ppm resonances in human brain in vivo
Notice bibliographique
Résumé
A single-voxel proton NMR J-difference editing method for discriminating between the 1.31 ppm resonances of lactate (Lac) and threonine (Thr) in human brain in vivo at 3 T is reported. One double-band and two triple-band Gaussian 180 degrees RF pulses, all with a bandwidth of 15 Hz, were employed within an adiabatic-refocused double-echo localization sequence to induce the target signals of Lac and Thr and simultaneously acquire a creatine singlet in each subscan. The optimum echo time and the editing efficiency were obtained by numerical analysis of the filtering performance. The Lac and Thr signals were extracted, without lipid contamination, from three subspectra. Using the calculated yields, the concentrations of Lac and Thr in the human occipital cortex were estimated to be 0.47+/-0.07 and 0.56+/-0.06 mM (mean+/-SD, N=7), respectively, with reference to Cr at 8 mM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».