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Enregistrement W2792428439 · doi:10.1002/mrm.27112

Diffusion MRI monitoring of specific structures in the irradiated rat brain

2018· article· en· W2792428439 sur OpenAlexafffund
Julie Constanzo, Matthieu Dumont, Réjean Lebel, Luc Tremblay, Kevin Whittingstall, Laurence Masson‐Côté, Sameh Geha, Philippe Sarret, Martin Lepage, Benoît Paquette, Maxime Descoteaux

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésFractional anisotropyWhite matterDiffusion MRIAstrogliosisCorpus callosumHippocampusNuclear medicineMedicinePathologyMagnetic resonance imagingInternal medicineCentral nervous systemRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The analysis of biological and mesoscopic structures properties by diffusion MRI (dMRI) in brain after radiation therapy remains challenging. In our study, we described the consequences associated with an unwanted dose to healthy tissue, assessing radiation‐induced brain alterations of living rats with dMRI compared to histopathology and behavioral assays. Methods The right primary motor cortex M1 of the rat brain was targeted by stereotactic radiosurgery with a mean radiation dose of 41 Gy. Multidirectional single b‐value dMRI data of the whole brain were acquired with a 7T small‐animal scanner before irradiation until 110 days post‐irradiation. Diffusion tensor imaging metrics, such as fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), axial (AD), and radial diffusivity (RD) were compared to brain alterations detected by immunohistochemistry and motor performances measured by a behavioral test. Results Between days 90 and 110, radiation necrosis was observed into the white matter spreading into M1. Results showed a reduction of FA in the corpus callosum and in the striatum, which was driven by an increase in RD from 90 to 110 days post‐irradiation, whereas only RD increased in M1. Values of RD and AD increased in the irradiated hippocampus, while FA remained constant. Moreover, an increased MD, AD and RD was observed in the hippocampus that was probably related to inflammation as well as reactive astrogliosis after 110 days post‐irradiation. Finally, rats did not exhibit locomotor deficits. Conclusions dMRI metrics can assess brain damage; the sensitivity of dMRI metrics depends on the brain region.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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