Quantitative Susceptibility Mapping of Venous Vessels in Neonates with Perinatal Asphyxia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Cerebral venous oxygen saturation can be used as an indirect measure of brain health, yet it often requires either an invasive procedure or a noninvasive technique with poor sensitivity. We aimed to test whether cerebral venous oxygen saturation could be measured using quantitative susceptibility mapping, an MR imaging technique, in 3 distinct groups: healthy term neonates, injured term neonates, and preterm neonates. MATERIALS AND METHODS: We acquired multiecho gradient-echo MR imaging data in 16 neonates with perinatal asphyxia and moderate or severe hypoxic-ischemic encephalopathy (8 term age: average, 40.0 [SD, 0.8] weeks’ gestational age; 8 preterm, 33.5 [SD, 2.0] weeks’ gestational age) and in 8 healthy term-age controls (39.3 [SD, 0.6] weeks, for a total of n = 24. Data were postprocessed as quantitative susceptibility mapping images, and magnetic susceptibility was measured in cerebral veins by thesholding out 99.95% of lower magnetic susceptibility values. RESULTS: The mean magnetic susceptibility value of the cerebral veins was found to be 0.36 (SD, 0.04) ppm in healthy term neonates, 0.36 (SD, 0.06) ppm in term injured neonates, and 0.29 (SD, 0.04) ppm in preterm injured neonates. Correspondingly, the derived cerebral venous oxygen saturation values were 73.6% (SD, 2.8%), 71.5% (SD, 7.4%), and 72.2% (SD, 5.9%). There was no statistically significant difference in cerebral venous oxygen saturation among the 3 groups (P = .751). CONCLUSIONS: Quantitative susceptibility mapping–derived oxygen saturation values in preterm and term neonates agreed well with values in past literature. Cerebral venous oxygen saturation in preterm and term neonates with hypoxic-ischemic encephalopathy, however, was not found to be significantly different between neonates or healthy controls.
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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 | 0,002 |
| 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 ».