Reproducibility of T<sub>2</sub>* mapping in the human cerebral cortex in vivo at 7 tesla MRI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the test-retest reproducibility of cortical mapping of T2 * relaxation rates at 7 Tesla (T) MRI. T2 * maps have been used for studying cortical myelo-architecture patterns in vivo and for characterizing conditions associated with changes in iron and/or myelin concentration. METHODS: T2 * maps were calculated from 7T multi-echo T2 *-weighted images acquired during separate scanning sessions on 8 healthy subjects. The reproducibility of surface-based cortical T2 * mapping was assessed at different depths of the cortex; from pial surface (0% depth) towards gray/white matter boundary (100% depth), across cortical regions and hemispheres, using coefficients of variation (COVs = SD/mean) between each couple (scan-rescan) of average T2 * measurements. RESULTS: Average cortical T2 * was significantly different among 25%, 50%, and 75% depths (analysis of variance, P < 0.001). Coefficient of variations were very low within cortical regions, and whole cortex (average COV = 0.83-1.79%), indicating a high degree of reproducibility in T2 * measures. CONCLUSION: Surface-based mapping of T2 * relaxation rates as a function of cortical depth is reproducible and could prove useful for studying the laminar architecture of the cerebral cortex in vivo, and for investigating physiological and pathological states associated with changes in iron and/or myelin concentration.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».