Methods for quantitative susceptibility and R2* mapping in whole post-mortem brains at 7T applied to amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Susceptibility weighted magnetic resonance imaging (MRI) is sensitive to the local concentration of iron and myelin. Here, we describe a robust image processing pipeline for quantitative susceptibility mapping (QSM) and R2* mapping of fixed post-mortem, whole-brain data. Using this pipeline, we compare the resulting quantitative maps in brains from patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and controls, with validation against iron and myelin histology. Twelve post-mortem brains were scanned with a multi-echo gradient echo sequence at 7T, from which susceptibility and R2* maps were generated. Semi-quantitative histological analysis for ferritin (the principal iron storage protein) and myelin proteolipid protein was performed in the primary motor, anterior cingulate and visual cortices. Magnetic susceptibility and R2* values in primary motor cortex were higher in ALS compared to control brains. Magnetic susceptibility and R2* showed positive correlations with both myelin and ferritin estimates from histology. Four out of nine ALS brains exhibited clearly visible hyperintense susceptibility and R2* values in the primary motor cortex. Our results demonstrate the potential for MRI-histology studies in whole, fixed post-mortem brains to investigate the biophysical source of susceptibility weighted MRI signals in neurodegenerative diseases like ALS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».