Deep Gray Matter Maturation in Very Preterm Neonates: Regional Variations and Pathology-related Age-dependent Changes in Magnetization Transfer Ratio
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To elucidate the relationship between gestational age, pathologic findings, and magnetic resonance (MR) imaging measures of tissue maturation-myelination in deep gray matter areas in very preterm neonates imaged at birth. MATERIALS AND METHODS: The study was approved by the research ethics board. Written informed consent was given by the infants' parents. Forty-two preterm neonates (19 boys; median gestational age, 28.7 weeks) with normal-appearing gray matter structures at presentation underwent MR imaging within 2 weeks of birth that included T1- and T2-weighted, magnetization transfer, and T1 relaxometry sequences. Neonates were separated into the following groups: those with normal findings (n = 23), those with white matter injury (WMI) (n = 9), those with grade I germinal matrix hemorrhage (GMH) (n = 3), and those with grade II GMH and WMI (n = 7). Analysis of covariance was used to determine regional effects of age and pathologic findings on magnetization transfer ratio (MTR) and to assess the relationship between MTR and T1. RESULTS: MTR increased linearly with age (P ≤ .0265), with a similar rate of change of 0.32% per week (95% confidence interval [CI]: 0.16, 0.49) in the basal ganglia (BG) and thalami. A lower trend (0.11% per week; 95% CI: -0.05, 0.28) was seen in the pons. Higher MTRs were seen in the thalami and pons than in the BG (P < .05), indicating earlier maturation. Accordingly, higher T1 values were observed in the BG relative to the thalami (P < .0001). Higher MTRs in the BG were observed in the group of neonates with normal findings at presentation than in the group with WMI (P = .02). CONCLUSION: MTR measurements can be used to monitor early myelination in the developing brain and to help detect changes in tissue that are not shown on T1- and T2-weighted MR images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».