Postmortem diffusion MRI of the entire human spinal cord at microscopic resolution
Notice bibliographique
Résumé
The human spinal cord is a central nervous system structure that plays an important role in normal motor and sensory function, and can be affected by many debilitating neurologic diseases. Due to its clinical importance, the spinal cord is frequently the subject of imaging research. Common methods for visualizing spinal cord anatomy and pathology include histology and magnetic resonance imaging (MRI), both of which have unique benefits and drawbacks. Postmortem microscopic resolution MRI of fixed specimens, sometimes referred to as magnetic resonance microscopy (MRM), combines many of the benefits inherent to both techniques. However, the elongated shape of the human spinal cord, along with hardware and scan time limitations, have restricted previous microscopic resolution MRI studies (both in vivo and ex vivo) to small sections of the cord. Here we present the first MRM dataset of the entire postmortem human spinal cord. These data include 50 μm isotropic resolution anatomic image data and 100 μm isotropic resolution diffusion data, made possible by a 280 h long multi-segment acquisition and automated image segment composition. We demonstrate the use of these data for spinal cord lesion detection, automated volumetric gray matter segmentation, and quantitative spinal cord morphometry including estimates of cross sectional dimensions and gray matter fraction throughout the length of the cord.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».