Multi-scale MRI spectrum detects differences in myelin integrity between MS lesion types
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lesions with different extents of myelin pathology are found at autopsy in multiple sclerosis (MS), but the differences are not discernible in magnetic resonance imaging (MRI). OBJECTIVE: To determine whether analysis of the local spectrum in MRI is sensitive to lesion differences in myelin integrity. METHODS: We imaged fresh brain slices from 21 MS patients using 1.5T scanners. White matter lesions were identified in T2-weighted MRI, matched to corresponding specimens, and then classified into five categories in histology: pre-active (intact myelin); active, chronic active, chronic inactive (complete demyelination); and remyelinated lesions. Voxel-based frequency spectrum was calculated using T2-weighted MRI to characterize lesion structure (image texture). RESULTS: MRI texture heterogeneity resulting from all spectral scales was greater in completely demyelinated lesions than in myelin-preserved lesions (p = 0.02) and normal-appearing white matter (p < 0.01). Moreover, the spectral distribution pattern over low-frequency scales differentiated demyelinated lesions from remyelinated and pre-active lesions (p < 0.01), where different lesion types also showed distinct texture scales. CONCLUSION: Using multi-scale spectral analysis, it may be possible for standard MRI to evaluate myelin integrity in MS lesions. This can be critical for monitoring disease activity and assessing remyelination therapies for MS patients.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».