Venous contribution to sodium MRI in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Sodium MRI shows great promise as a marker for cerebral metabolic dysfunction in stroke, brain tumor, and neurodegenerative pathologies. However, cerebral blood vessels, whose volume and function are perturbed in these pathologies, have elevated sodium concentrations relative to surrounding tissue. This study aims to assess whether this fluid compartment could bias measurements of tissue sodium using MRI. Methods Density‐weighted and B1 corrected sodium MRI of the brain was acquired in 9 healthy participants at 4.7T. Veins were identified using co‐registered 1H ‐weighted images and venous partial volume estimates were calculated by down‐sampling the finer spatial resolution venous maps from the ‐weighted images to the coarser spatial resolution of the sodium data. Linear regressions of venous partial volume estimates and sodium signal were performed for regions of interest including just gray matter, just white matter, and all brain tissue. Results Linear regression demonstrated a significant venous sodium contribution above the underlying tissue signal. The apparent venous sodium concentrations derived from regression were 65.8 ± 4.5 mM (all brain tissue), 71.0 ± 7.4 mM (gray matter), and 55.0 ± 4.7 mM (white matter). Conclusion Although the partial vein linear regression did not yield the expected sodium concentration in blood (~87 mM), likely the result of point spread function smearing, this regression highlights that blood compartments may bias brain tissue sodium signals across neurological conditions where blood volumes may differ.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».