<i>In vivo</i> morphological characterisation of skin by MRI micro‐imaging methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle