Myelin Water Fraction Imaging of the Brain in Children with Prenatal Alcohol Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Background Prenatal alcohol exposure (PAE) is linked to alterations of cerebral white matter, including volume and nonspecific diffusion magnetic resonance imaging (MRI) indices of microstructure in humans. Some animal models of PAE have demonstrated myelination deficiencies, but myelin levels have not yet been evaluated in individuals with PAE. Multiecho T2 MRI offers a quantitative method to estimate myelin water fraction (MWF; related to myelin content) noninvasively, which was used here to evaluate brain myelination in children with PAE. Methods Participants with PAE (n = 10, 6 females, mean age 13.9 years, range 7 to 18 years) and controls (n = 14, 11 females, mean age 13.2 years, range 9 to 16 years) underwent 3T MRI of the brain. T2 images (15 minutes acquisition for 32 echoes) were used to create MWF maps from which mean MWF was measured in 12 regions of interest (ROIs) including 8 in white matter and 4 in deep gray matter. Results As expected, across the combined sample, MWF was highest for major white matter tracts such as the internal capsule and genu/splenium of the corpus callosum (10 to 18%) while the caudate and putamen had MWF less than 5%. Mean MWF was similar across 11/12 brain white and gray matter regions for the PAE and control groups (L/R internal capsule, major forceps, putamen, caudate nucleus, L minor forceps, genu and splenium of corpus callosum). In the PAE group, MWF was positively correlated with age in the genu of corpus callosum and right minor forceps, notably 2 frontal tracts. Conclusions Given comparable MRI‐derived myelination fraction measures in PAE relative to controls, white matter alterations shown in other imaging studies, such as diffusion tensor imaging, may reflect microstructural anomalies related to axon caliber and density.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».