P.071 Multi-parametric MRI at 7 T enables differentiation of MS and age-related white matter lesions
Notice bibliographique
Résumé
Background: MRI criteria are used to support multiple sclerosis diagnosis and evolution. However, normal age-related lesions (ARLs) can be cofounded with MS white matter lesion (MSL). Methods: Two Multiparametric 7T MRI scans 4 motnhs apart from 5 relapsing MS (RMS) patients were analyzed and compared to 5 matched healthy controls (HC) aiming to differentiate MSLs from ARLs. Six-echo GRE, FLAIR and MPRAGE sequences were acquired. Results: Average size of ARLs was 51 mm3 and of MSLs was 69 mm3 (p=0.27). Both have the same general appearance on FLAIR and MPRAGE contrasts, but different contrast on the R2* and QS maps. Inter-visit variation on MPRAGE was significantly higher in MSLs. Inter-visit signal change in the other contrasts (QSM, R2* and FLAIR) was not significant. Conclusions: R2*, QS maps and inter-visit variation using MPRAGE allowed differentiating MSLs from ARLs in 5 RMS with mean long term disease duration. This could improve correct early diagnosis and accurate lesion load accumulation evolution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».