Cerebral Metabolism in Dogs Assessed by 18F-FDG PET: A Pilot Study to Understand Physiological Changes in Behavioral Disorders in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
The positron emission tomography (PET) imaging technique, which is utilized in human behavior and psychiatric disorder research, was performed on the brains of clinically normal mixed breed dogs, 3 hound-type (long floppy ears) mixed breed dogs and 3 non-hound retriever-type mixed breed dogs. Glucose metabolism was obtained with F-18 fluorodeoxyglucose (FDG), and quantitative analysis was performed by standardized uptake value (SUV) measurement. Magnetic resonance (MR) images were obtained in each dog, and these images were superimposed on PET images to identify anatomical locations. The glucose metabolism in each region of interest was compared between the three hound-type dogs and 3 non-hound-type dogs. The two anatomically different types of dog were compared to assess whether breed-typical behavioral tendencies (e.g., sniffing behavior in hound-type dogs, staring and retrieving in Labrador-type dogs) are reflected in baseline brain metabolic activity. There were no significant differences between the hound-type dogs and non-hound-type dogs in cerebral SUV values. These data might serve as normal canine cerebral metabolism data for FDG PET studies in dogs and form the basis for investigations into behavioral disorders in dogs such as compulsive disorder, anxiety disorders and cognitive dysfunction.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».