Assessing global and regional iron content in deep gray matter as a function of age using susceptibility mapping
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the correlation of non-heme iron content in deep gray matter nuclei as a function of age using quantitative susceptibility mapping (QSM) from both whole-structural and regional perspectives. MATERIALS AND METHODS: We studied a group of 174 normal subjects ranging from 20 to 69 years old and measured the magnetic susceptibility of seven subcortical gray matter nuclei. SWI (susceptibility-weighted imaging) phase images were used to generate the susceptibility maps, which were acquired on a 1.5T scanner. The 3D whole-structural measurements were used to determine age-related thresholds, which were applied to calculate the local iron deposition (RII: portion of the structure that contains iron concentration larger than the structure threshold). Age-susceptibility correlation was reported for each measured structure for both the whole-region and two-region (low iron and high iron content regions) analysis. RESULTS: For the local high iron content region, a strong age-susceptibility correlation was found in the caudate nucleus (CN,R = 0.9), putamen (PUT,R = 0.9), red nucleus (RN,R = 0.8), globus pallidus (GP,R = 0.7), substantia nigra (SN,R = 0.5), and pulvinar thalamus (PT,R = 0.5); for the global iron content, a strong age-susceptibility correlation was found in CN(R = 0.6), PUT(R = 0.7), and RN(R = 0.6). Overall, for each structure analyzed in this study, regional analysis showed higher correlation coefficient and higher slope comparing to the whole-region analysis. Further, we found the quantitative conversion factor between magnetic susceptibility and iron concentration to be 1.03 ± 0.03 ppb per μg iron/g wet tissue. CONCLUSION: We conclude that the age-susceptibility correlation can serve as a quantitative magnetic susceptibility baseline as a function of age for monitoring abnormal global and regional iron deposition. A regional analysis has shown a tighter age related behavior, providing a reliable and sensitive reference for what can be considered normal iron content for studies of neurodegenerative diseases. J. Magn. Reson. Imaging 2016;44:59-71.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».