In vivo imaging in experimental spinal cord injury – Techniques and trends
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic Spinal Cord Injury (SCI) is one of the leading causes of disability in the world. Treatment is limited to supportive care and no curative therapy exists. Experimental research to understand the complex pathophysiology and potential mediators of spinal cord regeneration is essential to develop innovative translational therapies. A multitude of experimental imaging methods to monitor spinal cord regeneration in vivo have developed over the last years. However, little literature exists to deal with advanced imaging methods specifically available in SCI research. This systematic literature review examines the current standards in experimental imaging in SCI allowing for in vivo imaging of spinal cord regeneration on a neuronal, vascular, and cellular basis. Articles were included meeting the following criteria: experimental research, original studies, rodent subjects, and intravital imaging. Reviewed in detail are microstructural and functional Magnetic Resonance Imaging, Micro-Computed Tomography, Laser Speckle Imaging, Very High Resolution Ultrasound, and in vivo microscopy techniques. Following the PRISMA guidelines for systematic reviews, 689 articles were identified for review, of which 492 were sorted out after screening and an additional 104 after detailed review. For qualitative synthesis 93 articles were included in this publication. With this study we give an up-to-date overview about modern experimental imaging techniques with the potential to advance the knowledge on spinal cord regeneration following SCI. A thorough knowledge of the strengths and limitations of the reviewed techniques will help to optimally exploit our current experimental armamentarium in the field.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».