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Enregistrement W2070753161 · doi:10.1002/nbm.951

MR properties of excised neural tissue following experimentally induced demyelination

2005· article· en· W2070753161 sur OpenAlexaff
Ewa Odrobina, Toby Y. J. Lam, Teresa Pun, Rajiv Midha, Greg J. Stanisz

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyelinSciatic nerveHistopathologyNuclear magnetic resonanceMagnetization transferRelaxation (psychology)Quantitative assessmentMagnetic resonance imagingChemistryAnatomyPathologyCentral nervous systemBiologyMedicineEndocrinologyPhysicsNeuroscienceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in the magnetic resonance (MR) parameters of demyelinated neural tissue were measured in vitro using an experimental animal model. A tellurium (Te) diet was applied to weanling rats to induce the demyelination process in the sciatic nerve. The quantitative MR parameters, such as T(1), T(2) relaxation time constants and magnetization transfer (MT) were measured each day after applying the Te diet (up to 7 days) and were found to be substantially different from those of normal nerves. An increase in the average T(1) and T(2) was observed along with a decrease in the MT ratio (MTR) and the quantitative MT parameter M(0B), which describes the semisolid pool of protons. Most of the MR parameters correlated very well with the myelin fraction of neural tissue evaluated by quantitative histopathology. The T(2) relaxation spectrum provided the most efficient quantitative assessment of changes in neural tissue microstructure and its analysis resulted in a powerful tool to distinguish the processes of demyelination and inflammation. In comparison, the MT measurements were less successful.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations131
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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