Susceptibility‐sensitive MRI of multiple sclerosis lesions and the impact of normal‐appearing white matter changes
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».