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Enregistrement W2043300775 · doi:10.1016/j.jalz.2009.04.139

P1‐134: Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) analysis in Alzheimer's disease ‐ a novel approach for integrating metabolite spectra, tissue segmentation and perfusion data

2009· article· en· W2043300775 sur OpenAlexaff
Gregory M. Szilagyi, Christopher J.M. Scott, Sofia Chavez, Sandra E. Black

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatineNuclear medicinePerfusionWhite matterIn vivo magnetic resonance spectroscopyNuclear magnetic resonanceMagnetic resonance imagingVoxelMedicineCholineChemistryInternal medicineRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) is frequently used for in-vivo study of brain health and pathology, which can allow inferences about local metabolic tissue changes1. Integration with other modalities such as T1/PD/T2 segmentation and perfusion (SPECT, MR, or CT) can further inform our understanding of MRS. Scans were acquired comparing 20 probable AD subjects with varying degrees of white-matter-hyperintensities (WMH) with 21 normal controls (mean ages 69.7 and 71.3 respectively). Standard T1-weighted, interleaved proton-density and T2-weighted, and single voxel MRS were acquired on a GE 1.5T Signa scanner. MRS prescriptions were placed on confluent WMH when visible. SPECT perfusion data was also acquired on a Phillips triple-head gamma camera. T1 tissue segmentation was performed using a previously published method2. WMH volumes were separately obtained using the program Lesion Explorer©3. Spectral profiles were obtained with the program LCmodel, with concentrations measured relative to creatine4. All images and series were coregistered to T1 space using AIR 5.05. AD subjects showed a negative correlation between relative gray matter volume (GM) and glycerophosphocholine+phosphocholine/creatine (GPC+PCh/Cr) (r=-0.587, p=0.005) and a positive correlation between GM and glutamate+glutamine/creatine (Glu+Gln/Cr) (r=0.538, p=0.012). NC's showed a positive correlations between normal-appearing-white-matter (NAWM) and both N-acetyl-aspartate/creatine (NAA/Cr) (r=0.423, p=0.035) and GPC+PCh/Cr (r=0.417, p=0.038). Additionally, SPECT perfusion negatively correlated with relative WMH volume within the MRS sampling voxels (r=-0.585, p=0.007). The presence of a positive relationship between NAA and NAWM in NC's and the lack thereof in the AD subjects may indicate the comparative health of brain tissues in these groups with the AD group showing greater axonal comprise. The positive relationship between GM volume and Glu+Gln/Cr in the AD group may reflect neurodegenerative glutamate toxicity. The perfusion correlation shows that the greater the volume of WMH, the greater the decrease in tissue perfusion. MRS can be useful for gaining valuable insight in to metabolic changes taking place in AD and the aging brain. This technique is being extended to a larger sample, and will incorporate diffusion tensor data within the MRS voxels to further understand the disease processes.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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