MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2136604340 · doi:10.1017/cbo9781139207294.011

Magnetic resonance imaging and spectroscopy in Huntington’s disease

2013· book-chapter· en· W2136604340 sur OpenAlexaff
Isabelle Iltis, Janet M. Dubinsky

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingSusceptibility weighted imagingNuclear magnetic resonanceQuantitative susceptibility mappingBasal gangliaBrain tissueNeurosciencePathologyMedicineBiologyRadiologyCentral nervous systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron content is one of the physiological variables that can be estimated with magnetic resonance imaging (MRI) in the basal ganglia of patients with Parkinson's disease (PD). Brain iron is relatively independent from total body iron content since it is excluded by the blood-brain barrier. The microstructural and physiological organization of tissue plays an important role in determining the local magnetic field behavior of a given region in the brain. Recent work has extended previous observations by using a multimodal approach that combines MRI techniques for imaging iron content with other MRI sequences. MR-based measurements that are directly related to magnetic susceptibility changes should be closely related to iron content and less dependent on its microscopic spatial distribution. Susceptibility-weighted imaging (SWI) is a technique that uses magnetic susceptibility differences between different regions to generate image contrast. Deep brain stimulation (DBS) plays an important role in the treatment of PD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,008

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooks→Même sujetNeurological disorders and treatments→Travaux en français237 207→