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Enregistrement W2493827039 · doi:10.1017/cbo9781316134993.012

Windows on the working brain: magnetic resonance spectroscopy

2002· book-chapter· en· W2493827039 sur OpenAlexaff
James W. Prichard, Jeffrey Alger, Douglas L. Arnold, Ognen A. C. Petroff, Douglas L. Rothman

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingNuclear magnetic resonanceMagnetization transferCreaturesSpectroscopyNuclear magnetic resonance spectroscopyPhysicsMedicineRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy is an observational technique based on detection of signals from magnetic atomic nuclei such as 1 H, 31 P, 13 C, 15 N, and 17 O. It is most familiar to physicians and the public as magnetic resonance imaging (MRI), which uses the strong signal from water protons to make the most highly detailed pictures of living tissue available from any non-invasive method. In consequence, MRI, including its special forms magnetic resonance angiography, diffusion-weighted imaging, and magnetization transfer imaging – quickly became a major tool for medical diagnosis and research on living creatures. Its applications to neurological disease are described in several other chapters of this book. Magnetic resonance spectroscopy (MRS) is the designation used in the biomedical world for measurement of NMR signals from non-water protons and other magnetic nuclei. The usage is not accurate, MRI is the MRS of water, but it is convenient. MRS signals detectable in living brain are thousands of times weaker than the water proton signal; hence observing them requires extra time and special procedures. The reward for the effort is an abundance of chemically specific information which can be acquired as often as necessary, since the measurement process is non-invasive. In the living human brain, 1 H signals can be obtained from N -acetyl aspartate, creatine, choline moieties, glutamate, glutamine, lactate, and several other small molecules. Phosphocreatine, adenosine triphosphate, and inorganic phosphate can be measured directly by their 31 P signals, and intracellular pH calculated from its effect on these signals. Information from the 31 P spectrum allows calculation of the rate of the creatine kinase reaction. The spectra of 13 C, 15 N, 17 O, and other magnetic nuclei contain many more small signals from a variety of molecules which will become detectable as technology advances. This unprecedented measurement capability provides an opportunity for characterization of human neurological diseases along several axes of chemical variation throughout their natural histories. The data are obtained without hazard to the patient, are free from artefacts of tissue preparation, and can be compared in as much detail as necessary to identically acquired information from normal subjects. As MRS matures technically over the first decades of the twenty-first century, it can be expected to take a place among the principal technologies contributing to illumination of disease processes and evaluation of new treatments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,018

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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