3T MR with diffusion tensor imaging and single‐voxel spectroscopy in giant axonal neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI), diffusion tensor imaging (DTI), and MR spectroscopy (MRS) data were obtained in a patient with giant axonal neuropathy (GAN) and compared to a control group. Fractional anisotropy (FA) and apparent coefficient diffusion (ADC) data were obtained from specific white matter tracts including the corticospinal tracts (CST), corpus callosum (CC), optic radiations (OR), and middle cerebellar peduncle (MCP). Analysis of the MRS was performed. DTI parameters and MRS results were correlated with the neuropathological findings described for GAN. No significant difference between the FA of the CC of the patient and the control group was found. However, there was a significant difference between the FA of the CST, OR, and MCP of the patient and the control group. The ADC values for all tracts of the patient were significantly increased. N-acetylaspartate to creatine (NAA/Cr) and N-acetylaspartate to choline (NAA-Cho) (choline) metabolite ratios were slightly decreased and choline to creatine (Cho/Cr) and myo-inositol to creatine (Ins/Cr) metabolite ratios were increased in the parietal gray and white matter of the patient as compared to the control group. Cerebellar involvement was less evident. The DTI and MRS findings suggest myelin and axonal damage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».