Corroboration of Normal and Abnormal Fetal Cerebral Lamination on Postmortem MR Imaging with Postmortem Examination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The presence of normal fetal cerebral lamination of the germinal matrix, intermediate zone, subplate layer, and cortex can be used as a marker of normal fetal cerebral development. Our aim was to compare postmortem MR imaging assessment of normal and abnormal fetal cerebral lamination on T1- and T2-weighted images with histopathology. MATERIALS AND METHODS: Fifty-five formalin-fixed brains from postmortem fetuses, ranging from 16 to 30 weeks' gestational age, mean of 23 weeks, underwent T1- and T2- weighted MR imaging and subsequent sectioning and histologic examination. The cerebral lamination was graded as normal or abnormal on T1- and T2-weighted imaging and compared with postmortem findings. The sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values of T1 and T2 assessment of cerebral lamination were calculated. RESULTS: Twenty-six fetuses had abnormal and 29 had normal cerebral lamination on histology. On T1, the overall sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values of evaluating cerebral lamination were 96.15%(CI, 78.42%-99.80%), 89.66%(CI, 71.50%-97.29%), 89.29%(CI, 70.63%-97.19%), and 96.29%(CI, 79.11%-99.80%), respectively. On T2, the overall sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values of evaluating cerebral lamination were 73.08%(CI, 51.95%-87.65%), 96.55%(CI, 80.37%-99.82%), 95.00%(CI, 73.06%-99.74%), and 80.00%(CI, 62.54%-90.94%), respectively. CONCLUSIONS: Postmortem MR imaging has high sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values in assessing fetal cerebral lamination compared with histology. T1-weighted imaging has a higher sensitivity and negative predictive value, while T2-weighted imaging has a higher specificity and positive predictive value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».