Diffusion imaging of fornix and interconnected limbic deep grey matter is linked to cognitive impairment in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Diffusion tensor imaging (DTI) and volumetric magnetic resonance imaging (MRI) have shown white matter (WM) and deep grey matter (GM) abnormalities in the limbic system of multiple sclerosis (MS) participants. Structures like the fornix have been associated with cognitive impairment (CI) in MS, but the diffusion metrics are often biased by partial volume effects from cerebrospinal fluid (CSF) due to its small bundle size and intraventricular location. These errors in DTI parameter estimation worsen with atrophy in MS. The goal here was to evaluate DTI parameters and volumes of the fornix, as well as associated deep GM structures like the thalamus and hippocampus, with high-resolution fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR)-DTI at 3T in 43 MS patients, with and without CI, versus 43 controls. The fornix, thalamus and hippocampus displayed atrophy and/or abnormal diffusion metrics, with the fornix showing the most extensive changes within the structures studied here, mainly in CI MS. The affected fornix volumes and diffusion metrics were associated with thalamic atrophy and atypical diffusion metrics in interconnected limbic GM, larger total lesion volume and global brain atrophy. Lower fractional anisotropy (FA) and higher mean and radial diffusivity in the fornix, lower hippocampus FA and lower thalamus volume were strongly correlated with CI in MS. Hippocampus FA and thalamus atrophy were negatively correlated with fatigue and longer time since MS symptoms onset, respectively. FLAIR-DTI and volumetric analyses provided methodologically superior evidence for microstructural abnormalities and extensive atrophy of the fornix and interconnected deep GM in MS that were associated with cognitive deficits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».