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MR properties of rat sciatic nerve following trauma

2001· article· en· W2073169643 sur OpenAlexaff
Greg J. Stanisz, Rajiv Midha, Catherine A. Munro, R. Mark Henkelman

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSciatic nerveFractional anisotropyMagnetization transferMedicineHistopathologyDegeneration (medical)AnatomyRegeneration (biology)T2 relaxationNerve injuryDiffusion MRIAxonal degenerationPathologyMagnetic resonance imagingAnesthesiaRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T(1) and T(2) relaxation times, magnetization transfer (MT), and diffusion anisotropy of rat sciatic nerve were measured at different time intervals following trauma. The nerve injury was induced by either cutting (irreversible nerve degeneration) or crushing (degeneration followed by regeneration). The MR properties were measured for proximal and distal portions of the injured nerve. The portions of the nerve proximal to the induced injury exhibited MR characteristics similar to those of normal nerves, whereas the distal portions showed significant differences in all MR parameters. These differences diminished in the regenerating nerves within approximately 4 weeks post injury. In the case of irreversible nerve damage, the differences in the distal nerves were slightly larger and did not resolve even 6 weeks after induced trauma. The MR measurements were correlated with histopathology exams. Observed changes in tissue microstructure, such as demyelination, inflammation, and axonal loss, can result in a significant increase in the average T(1) and T(2) relaxation times, reduction in the MT effect, and decrease in diffusion anisotropy. MR parameters, therefore, are very good indicators of nerve damage and may be useful in monitoring therapies that assist nerve regeneration. Magn Reson Med 45:415-420, 2001.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations98
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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