Multiple Sclerosis: Validation of MR Imaging for Quantification and Detection of Iron
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the relationship between iron staining and magnetic resonance (MR) imaging measurements in postmortem subjects with multiple sclerosis (MS). MATERIALS AND METHODS: Institutional ethical approval was obtained, and informed consent was obtained from the subjects and/or their families. Four MR imaging methods based on transverse relaxation (T2 weighting, R2 mapping, and R2* mapping) and phase imaging were performed by using a 4.7-T system in three in situ postmortem patients with MS less than 28 hours after death and in one in vivo patient 1 year before death. Iron staining with the Perls iron reaction was performed after brain extraction. Region-of-interest measurements from six subcortical gray matter structures were obtained from MR imaging and then correlated with corresponding locations on photographs of iron-stained pathologic slices by using a separate linear least-squares regression in each subject. Iron status of white matter lesions, as determined by staining, was compared with appearance on MR images. RESULTS: R2* mapping had the highest intrasubject correlations with iron in subcortical gray matter (R(2) = 0.857, 0.628, and 0.685; all P < .001), while R2 mapping (R(2) = 0.807, 0.615, 0.628, and 0.489; P < .001 and P = .001, .034, and .001, respectively), phase imaging (R(2) = 0.672, 0.441, 0.596, 0.548; all P ≤ .001), and T2-weighted imaging (R(2) = 0.463, 0.582, 0.650, and 0.551; all P < .001) had lower but still strong correlations. Within lesions, hypointense areas on phase images did not always represent iron. A hyperintense rim surrounding lesions on R2* maps was only present with iron staining, yet not all iron-staining lesions had R2* rim hyperintensity. CONCLUSION: All four MR imaging methods had significant linear correlations with iron and could potentially be used to determine iron status of subcortical gray matter structures in MS, with R2* mapping being preferred. A reliable method of determining iron status within MS lesions was not established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».