Quantitative assessment of secondary white matter injury in the visual pathway by pituitary adenomas: a multimodal study at 7-Tesla MRI
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate microstructural damage caused by pituitary macroadenomas by performing probabilistic tractography of the optic tracts and radiations using 7-T diffusion-weighted MRI (DWI). These imaging findings were correlated with neuro-ophthalmological results to assess the utility of ultra-high-field MRI for objective evaluation of damage to the anterior and posterior visual pathways. METHODS: Probabilistic tractography employing 7-T DWI was used to reconstruct the optic tracts and radiations in 18 patients with adenomas and in 16 healthy volunteers. Optic chiasm compression was found in 66.7% of the patients and visual defects in 61.1%. Diffusion indices were calculated along the projections and correlated with tumor volumes and results from neuro-ophthalmological examinations. Primary visual cortical thicknesses were also assessed. RESULTS: Fractional anisotropy was reduced by 21.9% in the optic tracts (p < 0.001) and 17.7% in the optic radiations (p < 0.001) in patients with adenomas. Patients showed an 8.5% increase in mean diffusivity of optic radiations compared with healthy controls (p < 0.001). Primary visual cortical thickness was reduced in adenoma patients. Diffusion indices of the visual pathway showed significant correlations with neuro-ophthalmological examination findings. CONCLUSIONS: Imaging-based quantification of secondary neuronal damage from adenomas strongly correlated with neuro-ophthalmological findings. Diffusion characteristics enabled by ultra-high-field DWI may allow preoperative characterization of visual pathway damage in patients with chiasmatic compression and may inform prognosis for vision recoverability.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».