Gray Matter Alterations in Early and Late Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis Evaluated with Synthetic Quantitative Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Extensive gray matter (GM) involvement has been demonstrated in multiple sclerosis (MS) patients. This study was aimed to identify GM alterations in relapsing-remitting MS (RRMS) patients using synthetic quantitative MRI (qMRI). We assessed myelin volume fraction (MVF) in each voxel on the basis of R1 and R2 relaxation rates and proton density in 14 early and 28 late (disease duration ≤5 and >5 years, respectively) RRMS patients, and 15 healthy controls (HCs). The MVF and myelin volumes of GM (GM-MyVol) were compared between groups using GM-based spatial statistics (GBSS) and the Kruskal-Wallis test, respectively. Correlations between MVF or GM-MyVol and disease duration or expanded disability status scale were also evaluated. RRMS patients showed a lower MVF than HCs, predominantly in the limbic and para-limbic areas, with more extensive areas noted in late RRMS patients. Late-RRMS patients had the smallest GM-MyVol (20.44 mL; early RRMS, 22.77 mL; HCs, 23.36 mL). Furthermore, the GM-MyVol in the RRMS group was inversely correlated with disease duration (r = -0.43, p = 0.005). In conclusion, the MVF and MyVol obtained by synthetic qMRI can be used to evaluate GM differences in RRMS patients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».