Lesion Heterogeneity on High-Field Susceptibility MRI Is Associated with Multiple Sclerosis Severity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Susceptibility MR imaging contrast variations reflect alterations in brain iron and myelin content, making this imaging tool relevant to studies of multiple sclerosis lesion heterogeneity. In this study, we aimed to characterize the relationship of high-field, susceptibility contrasts in multiple sclerosis lesions to clinical outcomes. MATERIALS AND METHODS: Twenty-four subjects with multiple sclerosis underwent 7T MR imaging of the brain, disability examinations, and a fatigue inventory. The inverse of T2* relaxation time (R2*), frequency, and relative susceptibility (from quantitative susceptibility mapping) were analyzed in 306 white matter lesions. RESULTS: Most lesions were hypointense on R2* (88% without a rim, 5% with). Lesions that were hyperintense on quantitative susceptibility mapping were more frequent in relapsing-remitting than in progressive multiple sclerosis (54% versus 35%, P = .018). Hyperintense lesion rims on quantitative susceptibility maps were more common in progressive multiple sclerosis and patients with higher levels of disability and fatigue. Mean lesion R2* was inversely related to disability and fatigue and significantly reduced in progressive multiple sclerosis. Relative susceptibility was lower in lesions in progressive multiple sclerosis (median, -0.018 ppm; range, -0.070 to 0.022) than in relapsing-remitting MS (median, -0.010 ppm; range, -0.062 to 0.052; P = .003). CONCLUSIONS: A progressive clinical phenotype and greater disability and fatigue were associated with lower R2* and relative susceptibility values (suggestive of low iron due to oligodendrocyte loss) and rimmed lesions (suggestive of chronic inflammation) in this multiple sclerosis cohort. Lesion heterogeneity on susceptibility MR imaging may help explain disability in multiple sclerosis and provide a window into the processes of demyelination, oligodendrocyte loss, and chronic lesion inflammation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».