Susceptibility‐sensitive MRI of multiple sclerosis lesions and the impact of normal‐appearing white matter changes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Susceptibility-sensitive magnetic resonance imaging (MRI) has gained importance in multiple sclerosis (MS) research because of its versatility, high resolution and excellent sensitivity to changes in tissue structure and composition. In particular, mapping of the resonance frequency of the MR signal and quantitative susceptibility mapping (QSM) have been explored for the description of MS lesions. Many current studies utilizing these techniques attribute increases in the MR frequency or QSM to elevated tissue iron content, in addition to myelin loss. However, this common interpretation is inconsistent with recent histopathological studies. Here, we investigate the nature of MR frequency shifts related to MS lesions by comparing post-mortem MRI data with histology, and contrast them with numerical simulations of the MR signal. We demonstrate that iron accumulation is not the driving source of the MR frequency or QSM image contrast in our sample; rather, most chronic MS lesions are characterized by advanced loss of both myelin and iron. Moreover, our results suggest that the appearance of MS lesions on MR frequency maps and QSM depends on changes in the non-lesional white matter surrounding the lesions. Understanding and accounting for these changes is essential for the quantitative interpretation of MR frequency or QSM data in white matter.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 découle