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Enregistrement W4280497826 · doi:10.1002/uog.24935

Diffusion tensor imaging of fetal brain: principles, potential and limitations of promising technique

2022· review· en· W4280497826 sur OpenAlexaff
R. Corroënne, Chloé Arthuis, Gregor Kasprian, Houman Mahallati, Y. Ville, A.‐E. Millischer Bellaiche, Claude R. Henry, D. Grévent, Laurent Salomon

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusion MRIMedicineNeuroscienceIn uteroMagnetic resonance imagingNeuroimagingFetusBrain developmentPregnancyRadiologyPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human brain development is a complex process that begins in the third week of gestation. During early development, the fetal brain undergoes dynamic morphological changes. These changes result from events such as neurogenesis, neuronal migration, synapse formation, axonal growth and myelination. Disruption of any of these processes is thought to be responsible for a wide array of different pathologies. Recent advances in magnetic resonance imaging, especially diffusion-weighted imaging and diffusion tensor imaging (DTI), have enabled characterization and evaluation of brain development in utero. In this review, aimed at practitioners involved in fetal medicine and high-risk pregnancies, we provide a comprehensive overview of fetal DTI studies focusing on characterization of early normal brain development as well as evaluation of brain pathology in utero. We also discuss the reliability and limitations of fetal brain DTI. © 2022 International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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