Quantitative magnetization transfer and myelin water imaging of the evolution of acute multiple sclerosis lesions
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative magnetization transfer imaging provides in vivo estimates of liquid and semisolid constituents of tissue, while estimates of the liquid subpopulations, including myelin water, can be obtained from multicomponent T(2) analysis. Both methods have been suggested to provide improved myelin specificity compared to conventional MRI. The goal of this study was to investigate the sensitivity of each technique to the progression of acute, gadolinium-enhancing regions of multiple sclerosis. Magnetization transfer and T(2) relaxometry data were acquired longitudinally over the course of 1 year in five relapsing-remitting multiple sclerosis patients and in five healthy controls. Parametric maps were analyzed in enhancing lesions and normal-appearing white matter regions. Quantitative magnetization transfer parameters in lesions were most abnormal at the time of enhancement and followed a pattern of recovery over subsequent months. Lesion myelin water fraction was abnormal but did not show a significant trend over time. Quantitative magnetization transfer was able to track the degree and timing of the partial recovery in enhancing multiple sclerosis lesions in a small group of patients, while the recovery was not detected in myelin water estimates, possibly due to their large variability. Our data suggest the recovery is characterized by quick resolution of inflammation and a slower remyelination process.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».