Quantifying Intraparenchymal Hemorrhage after Traumatic Spinal Cord Injury: A Review of Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Intraparenchymal hemorrhage (IPH) after a traumatic injury has been associated with poor neurological outcomes. Although IPH may result from the initial mechanical trauma, the blood and its breakdown products have potentially deleterious effects. Further, the degree of IPH has been correlated with injury severity and the extent of subsequent recovery. Therefore, accurate evaluation and quantification of IPH following traumatic spinal cord injury (SCI) is important to define treatments' effects on IPH progression and secondary neuronal injury. Imaging modalities, such as magnetic resonance imaging (MRI) and ultrasound (US), have been explored by researchers for the detection and quantification of IPH following SCI. Both quantitative and semiquantitative MRI and US measurements have been applied to objectively assess IPH following SCI, but the optimal methods for doing so are not well established. Studies in animal SCI models (rodent and porcine) have explored US and histological techniques in evaluating SCI and have demonstrated the potential to detect and quantify IPH. Newer techniques using machine learning algorithms (such as convolutional neural networks [CNN]) have also been studied to calculate IPH volume and have yielded promising results. Despite long-standing recognition of the potential pathological significance of IPH within the spinal cord, quantifying IPH with MRI or US is a relatively new area of research. Further studies are warranted to investigate their potential use. Here, we review the different and emerging quantitative MRI, US, and histological approaches used to detect and quantify IPH following SCI.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».