Quantitative Comparison of Susceptibility-weighted Imaging Methods for Detection of Differences in Deep Grey Matter in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Problem: Investigating signal changes in deep gray matter (DGM) structures isa novel approach to understanding the role of iron in the progression of multiplesclerosis (MS)1,2,3. T2* weighted angiography (SWAN) is a new susceptibility weighted3D imaging method offering less noise than the traditional T2* weighted gradientrecalled echo (T2* GRE) method4. We assess the difference between SWAN and T2*GRE and their ability to detect signal changes in DGM structures and image quality.Method: Five healthy controls and 13 MS patients were selected from an ongoingstudy. MRI was performed on a 3T MR scanner using the standard protocols forthe following sequences: a 3D multi-echo SWAN, a 2D single-echo T2* GRE. Signalmeasurements were taken in DGM structures with the FMRIB software library andcontrast-noise (CNR) and signal-noise (SNR) ratios were calculated. Statistical analysiswas conducted with SPSS v19 using two-way ANOVA and post-hoc for weighted andun-weighted means.Results: An interaction effect was observed between region and module. Controlsconsistently had a higher signal than MS patients in T2* GRE, however this onlyoccurred in two out of the four regions in SWAN. SWAN demonstrated a higher SNRthan T2* GRE offering a cleaner image. T2* GRE and SWAN offered equal contrast ontwo structures. T2* GRE was considerably superior to SWAN in the remaining two.Conclusions: SWAN allows for a cleaner image which may provide a qualitativeadvantage for trained radiologists but is not significantly superior to T2* GRE quantitatively.T2* GRE offered superior contrast to SWAN, providing better separation oftissue. Larger differences in signal intensity between control and MS patients observedin T2* GRE make MS patients more distinguishable. Consistent pattern (control higherthan MS) in T2* GRE makes it more reliable than SWAN for detecting changes in DGMstructures.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».