Imaging in Neurodegeneration: Movement Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in the understanding of brain function are opening new frontiers in the investigation of movement disorders and neurodegeneration. The importance of the brain network-like characteristics is rapidly emerging together with increasing evidence that brain diseases imprint specific alterations on such networks. There is a strong need to determine molecular correlates associated with the network-type alterations to enable understanding of disease origin and mapping between clinical disease manifestations, genetic predispositions, and disease-triggering mechanisms. These considerations justify and highlight the importance of recent technological developments in positron emission tomography (PET) and integration of PET and magnetic resonance imaging (MRI), where the high neurochemical sensitivity of PET is complemented by MRI-derived measures of structural and functional connectivity. Ongoing developments of PET tracers suitable to image novel molecular targets and improvements in image reconstruction and analysis methods are further enhancing the relevance of imaging in addressing the complexity of brain function and disease-induced multidimensional alterations. This paper describes a conceptual justifications for the synergy between PET and MRI as related to neurodegeneration and movement disorders, discusses some predominantly PET-related developments relevant to and catalyzed by such synergy, and describes some novel multimodal metrics relevant to fundamental aspects of brain function altered early by disease.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».