Myelin Water Atlas: A Template for Myelin Distribution in the Brain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Myelin water imaging (MWI) is a magnetic resonance imaging technique that quantifies myelin in-vivo. Although MWI has been extensively applied to study myelin-related diseases in groups, clinical use in individual patients is challenging mainly due to population heterogeneity. The purpose of this study was twofold: (1) create a normative brain myelin water atlas depicting the population mean and regional variability of myelin content; and (2) apply the myelin atlas to assess the degree of demyelination in individuals with multiple sclerosis (MS). METHODS: 3T MWI was performed on 50 healthy adults (25 M/25 F, mean age 25 years [range 17-42 years]). The myelin water atlas was created by averaging coregistered myelin water fraction (MWF) maps from all healthy individuals. To illustrate the preliminary utility of the atlas, white matter (WM) regional MWF variations were evaluated and voxel-wise z-score maps (z < -1.96) from the MWI of three MS participants were produced to assess individually the degree of demyelination. RESULTS: The myelin water atlas demonstrated significant MWF variation across control WM. No significant MWF differences were found between male and female healthy participants. MS z-score maps revealed diffuse regions of demyelination in the two participants with Expanded Disability Status Scale (EDSS) = 2.0 but not in the participant with EDSS = 0. CONCLUSIONS: The myelin water atlas can be used as a reference (URL: https://sourceforge.net/projects/myelin-water-atlas/) to demonstrate areas of demyelination in individual MS participants. Future studies will expand the atlas age range, account for education, and other variables that may affect myelination.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle