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Enregistrement W2088161976 · doi:10.1002/jmri.20315

An improved method for spinal functional MRI with large volume coverage of the spinal cord

2005· article· en· W2088161976 sur OpenAlexafffund
Patrick W. Stroman, Jennifer Kornelsen, Jane M. Lawrence‐Dewar

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of ManitobaNational Research Council Institute for BiodiagnosticsQueen's University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésSpinal cordSagittal planeMedicineVoxelCordAnatomyMagnetic resonance imagingNeuroanatomyBiomedical engineeringNuclear medicineRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop a spinal functional MRI (fMRI) method with three-dimensional coverage of a large extent of the spinal cord with minimal partial volume effects MATERIALS AND METHODS: fMRI data of the cervical spinal cord were obtained at 1.5 T with a single-shot fast spin-echo imaging method, from thin contiguous sagittal slices spanning the cord. Thermal stimulation was applied to the palm of the hand in a block pattern with 15 degrees C for stimulation and 32 degrees C during baseline periods. Prior to analysis, the image data at each time point were reformatted into three-dimensional volumes and resliced perfectly transverse to the spinal cord. Smoothing was applied only in the superior-inferior (S/I) direction across uniform tissue types. Active voxels were then identified by means of a correlation to a model paradigm. RESULTS: The resulting activity maps demonstrate activity primarily in ipsilateral sensory areas and in some motor areas, consistent with the spinal cord neuroanatomy. These data also demonstrate detail of the subsegmental organization of the spinal cord, as well as anatomical detail of the spinous processes and positions of nerve roots. CONCLUSION: The spinal fMRI method described enables large volume coverage of the spinal cord in three dimensions, with reliable and reproducible results.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations59
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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