Abstract WMP24: Quantitative Relaxometry Quantifies Brain Edema After Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Brain edema is an adverse complication of ischemic stroke, and is associated with substantial morbidity and mortality. We investigated whether relaxometry parameters of MRI are a reliable measure of brain edema in an animal model. Hypothesis: We hypothesize that quantitative relaxometry parameters of MRI in a rat model of stroke tightly correlate with brain edema. Methods: We permanently occluded the middle cerebral artery of 18 rats using the filament occlusion method. Fifteen surviving animals were imaged at 48 hours with a Bruker 4.7 T MRI scanner with Diffusion-weighted imaging (DWI), T1 and T2 maps, and proton-density weighted (PDW) imaging. Hemispheric and lesional volumes were generated on DWI. For quantitative T1, quantitative T2 and PDW images, signal intensity values relative to the contralateral hemisphere were determined. The percent water content in the rat brain was measured using the wet-dry method. Additional volumetric measurements of swelling were calculated based on hemisphere volumes determined on MRI. Correlation testing and logistic regression was performed to assess the relationship between imaging measures and swelling. Results: The mean lesion volume was 352 mm3. Brain water content and swelling volume were closely associated (r=0.80, p<0.001). PDW, T1 and T2 ratios highly correlated with brain water content (r=0.91, p<0.0001, r=0.94, p<0.0001 and r=0.97, p<0.0001, respectively). Ratios for PDW, T1 and T2 were also associated with swelling volume (r=0.67, p<0.0063, r=0.73, p<0.0022, and r=0.74, p<0.0017). Conclusion: Signal intensity ratios derived from PDW as well as quantitative T1 and T2 MRI can be leveraged to quantify brain water content and brain edema. These measures are useful markers for edema quantification that can be applied to any condition that leads to brain edema in both animal models and human patients.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».