Evaluation of white matter myelin water fraction in chronic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Multi-component T2 relaxation imaging (MCRI) provides specific in vivo measurement of myelin water content and tissue water environments through myelin water fraction (MWF), intra/extra-cellular water fraction (I/EWF) and intra/extracellular and global geometric mean T2 (GMT2) times. Quantitative MCRI assessment of tissue water environments has provided new insights into the progression and underlying white matter pathology in neural disorders such as multiple sclerosis. It has not previously been applied to investigate changes in white matter in the stroke-affected brain. Thus, the purposes of this study were to 1) use MCRI to index myelin water content and tissue water environments in the brain after stroke 2) evaluate relationships between MWF and diffusion behavior indexed by diffusion tensor imaging-based metrics and 3) examine the relationship between white matter status (MWF and fractional anisotropy) and motor behavior in the chronic phase of stroke recovery. Twenty individuals with ischemic stroke and 12 matched healthy controls participated. Excellent to good test/re-test and inter-rater reliability was observed for region of interest-based voxelwise MWF data. Reduced MWF was observed in whole-cerebrum white matter (p < 0.001) and in the ipsilesional (p = 0.017) and contralesional (p = 0.037) posterior limb of internal capsule (PLIC) after stroke compared to whole-cerebrum and bilateral PLIC MWF in healthy controls. The stroke group also demonstrated increased I/EWF, I/E GMT2 and global GMT2 times for whole-cerebrum white matter. Measures of diffusion behavior were also significantly different in the stroke group across each region investigated (p < 0.001). MWF was not significantly correlated with specific tensor-based measures of diffusion in the PLIC for either group. Fractional anisotropy in the ipsilesional PLIC correlated with motor behavior in chronic stroke. These results provide novel insights into tissue-specific changes within white matter after stroke that may have important applications for the understanding of the neuropathology of stroke.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».