Fetal MRI assessment of posterior fossa anomalies: A review
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal ultrasound (US) is the first prenatal imaging tool for screening and evaluation of posterior fossa malformations since it is noninvasive, widely available, and safe for both mother and child. Fetal MRI is a widely used secondary technique to confirm, correct, or complement questionable US findings and plays an essential role in evaluating fetuses with suspected US findings and /or positive family history. The main sequences of fetal MRI consist of T2-weighted (T2w) ultrafast, single-shot sequences. Axial, coronal, and sagittal images are typically acquired allowing for a detailed evaluation of the posterior fossa contents. Also, various complimentary sequences, such as T1w, T2*w gradient sequences, or advanced techniques, including diffusion-weighted imaging, diffusion tensor imaging, and magnetic resonance spectroscopy, may provide additional information based on the studied malformation. Inclusion of these techniques should be done with careful risk-benefit analysis. The use of fetal MRI also aims to evaluate for associated anomalies. In addition, prenatal diagnosis of posterior fossa malformations is still a challenge but advances in knowledge in human developmental anatomy, genetic, and imaging recognition patterns have enabled us to shed some light on prognostic information that will help with the counseling of families. Finally, high-resolution late third trimester fetal MRI offers a safe alternative to early postnatal MR imaging, basically taking advantage of the uterine environment as a kind of "maternal incubator." Our goal is to discuss the spectrum of prenatal posterior fossa pathologies that can be studied by fetal MRI and their key neuroimaging features.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».