The impact of intensity variations in T1-hypointense lesions on clinical correlations in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The correlations between T1-hypointense lesion ('black hole') volume and clinical measures have varied widely across previous studies. The degree of hypointensity in black holes is associated with the severity of tissue damage, but the impact on the correlation with disability is unknown. OBJECTIVES: To determine how variations in the intensity level used for lesion classification can impact clinical correlation, specifically with the Expanded Disability Status Scale (EDSS), and whether using a restricted range can improve correlation. METHODS: A highly automated image analysis procedure was applied to the scans of 24 multiple sclerosis (MS) patients with well-distributed EDSS scores to compute their black hole volumes at nine different levels of intensity relative to the reference intensities sampled in normal-appearing white matter (NAWM) and cerebrospinal fluid (CSF). Two methods of volume computation were used. RESULTS: The black hole volume-EDSS Spearman correlations ranged between 0.49-0.73 (first method) and 0.54-0.74 (second method). The strongest correlations were observed by only including the voxels with maximum intensities at 30-40% of the CSF to NAWM range. CONCLUSIONS: Intensity variations can have a large impact on black hole-EDSS correlation. Restricting the measurement to a subset of the darkest voxels may yield stronger correlations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».