Magnetic resonance imaging signatures of vascular pathology in multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Venous vascular contributing factors to multiple sclerosis (MS) have been known for some time. Only recently has the scope of their potential role become more apparent with the theory of chronic cerebrospinal venous insufficiency (CCSVI). As research expands to further explore the role of vascular pathology in the MS population, it is expedient to review the evidence from an imaging perspective. In this paper, we review the current state-of-the-art methods using magnetic resonance imaging (MRI) as applied to imaging MS patients and CCSVI. This includes evaluating imaging signatures of vascular structure and flow as well as brain iron content. Upon review of the literature, we find that extracranial venous anomalies including stenosis, venous malformations, and collateralization of flow in the major veins of the neck have been observed to be prevalent in the MS population. Abnormal flow has been reported in MS patients both in major vessels using phase-contrast flow quantification and in the brain using perfusion-weighted imaging. We discuss the role of quantitative flow imaging and its potential in assessing possible biomarkers for abnormal flow. Finally, it has been suggested that the presence of high iron content may indirectly indicate progression of existing vascular pathology. To that end, we review the use of susceptibility-weighted imaging in monitoring iron in the thalamus, basal ganglia, and MS lesions.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle