Evolution of hyperacute stroke over 6 hours using serial MR perfusion and diffusion maps
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop an appropriate method to evaluate the time-course of diffusion and perfusion changes in a clinically relevant animal model of ischemic stroke and to examine lesion progression on MR images. An exploration of acute stroke infarct expansion was performed in this study by using a new methodology for developing time-to-infarct maps based on the time at which each voxel becomes infarcted. This enabled definition of homogeneous regions from the heterogeneous stroke infarct. MATERIALS AND METHODS: Time-to-infarct maps were developed based on apparent diffusion coefficient (ADC) changes. These maps were validated and then applied to blood flow and time-to-peak maps to examine perfusion changes. RESULTS: ADC stroke infarct showed different evolution patterns depending on the time at which that region of tissue infarcted. Applying the time-to-infarct maps to the perfusion maps showed localized perfusion evolution characteristics. In some regions, perfusion was immediately affected and showed little change over the experiment; however, in some regions perfusion changes were more dynamic. CONCLUSION: Results were consistent with the diffusion-perfusion mismatch hypothesis. In addition, characteristics of collateral recruitment were identified, which has interesting stroke pathophysiology and treatment implications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».