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Enregistrement W2135993898 · doi:10.1161/strokeaha.115.008815

Reduction of Diffusion-Weighted Imaging Contrast of Acute Ischemic Stroke at Short Diffusion Times

2015· article· en· W2135993898 sur OpenAlexaff
Corey A. Baron, Mahesh Kate, Laura Gioia, Kenneth Butcher, Derek Emery, Matthew D. Budde, Christian Beaulieu

Notice bibliographique

RevueStroke · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiffusion MRIStroke (engine)Effective diffusion coefficientIschemiaDiffusion imagingWhite matterDiffusionMagnetic resonance imagingCardiologyNuclear magnetic resonanceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Diffusion-weighted imaging (DWI) of tissue water is a sensitive and specific indicator of acute brain ischemia, where reductions of the diffusion of tissue water are observed acutely in the stroke lesion core. Although these diffusion changes have been long attributed to cell swelling, the precise nature of the biophysical mechanisms remains uncertain. METHODS: The potential cause of diffusion reductions after stroke was investigated using an advanced DWI technique, oscillating gradient spin-echo DWI, that enables much shorter diffusion times and can improve specificity for alterations of structure at the micron level. RESULTS: Diffusion measurements in the white matter lesions of patients with acute ischemic stroke were reduced by only 8% using oscillating gradient spin-echo DWI, in contrast to a 37% decrease using standard DWI. Neurite beading has recently been proposed as a mechanism for the diffusion changes after ischemic stroke with some ex vivo evidence. To explore whether beading could cause such differential results, simulations of beaded cylinders and axonal swelling were performed, yielding good agreement with experiment. CONCLUSIONS: Short diffusion times result in dramatically reduced diffusion contrast of human stroke. Simulations implicate a combination of neuronal beading and axonal swelling as the key structural changes leading to the reduced apparent diffusion coefficient after stroke.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,497

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations103
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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