Brain iron detected by SWI high pass filtered phase calibrated with synchrotron X‐ray fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test the ability of susceptibility weighted images (SWI) and high pass filtered phase images to localize and quantify brain iron. MATERIALS AND METHODS: Magnetic resonance (MR) images of human cadaver brain hemispheres were collected using a gradient echo based SWI sequence at 1.5T. For X-ray fluorescence (XRF) mapping, each brain was cut to obtain slices that reasonably matched the MR images and iron was mapped at the iron K-edge at 50 or 100 microm resolution. Iron was quantified using XRF calibration foils. Phase and iron XRF were averaged within anatomic regions of one slice, chosen for its range of iron concentrations and nearly perfect anatomic correspondence. X-ray absorption spectroscopy (XAS) was used to determine if the chemical form of iron was different in regions with poorer correspondence between iron and phase. RESULTS: Iron XRF maps, SWI, and high pass filtered phase data in nine brain slices from five subjects were visually very similar, particularly in high iron regions. The chemical form of iron could not explain poor matches. The correlation between the concentration of iron and phase in the cadaver brain was estimated as c(Fe) [microg/g tissue] = 850Deltavarpi + 110. CONCLUSION: The phase shift Deltavarpi was found to vary linearly with iron concentration with the best correspondence found in regions with high iron content.
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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) | 0,001 | 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 ».