Proton <i>T</i><sub>1</sub> relaxation times of cerebral metabolites differ within and between regions of normal human brain
Notice bibliographique
Résumé
Saturation recovery spectra (STEAM) were acquired at 1.5 T with 7 TRs ranging from 530 to 5000 ms and a constant TE of 30 ms in voxels (7.2 ml) located in occipital grey, parietal white and frontal white matter (10 subjects each location). Spectra were also acquired at 7, 21 and 37 degrees C from separate 100 mm solutions of inositol (Ins), choline-containing compounds (Cho), N-acetyl-aspartate (NAA) and creatine. Simulations of T(1) fits with 2, 3 and 7 TRs demonstrated that at typical SNR there is potential for both inaccurate and biased results. In vivo, different metabolites had significantly different T(1)s within the same brain volume. The same order from shortest to longest T(1) (Ins, Cho, NAA, creatine) was found for all three brain regions. The order (Ins, NAA, creatine, Cho) was found in the metabolite solutions and was consistent with a simple model in which T(1) is inversely proportional to molecular weight. For all individual metabolites, T(1) increased from occipital grey to parietal white to frontal white matter. This study demonstrates that, in spectra acquired with TR near 1 s, T(1) weightings are substantially different for metabolites within a single tissue and also for the same metabolites in different tissues.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».