<i>In vivo</i> morphological characterisation of skin by MRI micro‐imaging methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: Quantitative assessments in skin layers using images obtained with standard magnetic resonance imaging (MRI) sequences are limited, since the stratum corneum and dermis, the layers of most clinical interest, have low signal due to their short spin-spin relaxation, T2. METHODS: In the present work, different methods of MRI contrast, such as magnetisation transfer contrast (MTC), T1-weighting (where T1 is spin-lattice relaxation time), T2*-weighting (where T2* is the combination of T2 and magnetic field in-homogeneity effect) and chemical shift, were used. These techniques were combined with high-resolution MRI. RESULTS: We found that skin is a very MT active tissue, and MTC provides data enabling the evaluation of how the tissue in skin layers interacts with the interstitial fluids. Details obtained from high-resolution high-quality in vivo skin images with different contrast allowed for differentiation of skin layers, sub-layers and excellent correlation of MR data with known histological features and water constituent of skin layers. CONCLUSION: Combining MT and other MRI data employing other contrast mechanisms provides a superior non-invasive in vivo technique for visualisation and also quantitative assessment of the constituents of the stratum corneum, epidermis, papillary dermis, reticular dermis and hypodermis as major structural layers of the skin. This type of study can be extended to cutaneous disease states or skin ageing, where defects in water mobility, concentration and/or macromolecular structural changes are expected.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».