MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294938536 · doi:10.3389/fnins.2022.943512

Four decades of mapping and quantifying neuroreceptors at work in vivo by positron emission tomography

2022· article· en· W4294938536 sur OpenAlexaff
Albert Gjedde, Dean F. Wong

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthStatens Naturvidenskabelige ForskningsradNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésNeurochemicalPositron emission tomographyNeuroscienceComputer scienceNeuroimagingMedical physicsArtificial intelligenceData scienceCognitive sciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decryption of brain images is the basis for the necessary translation of the findings from imaging to information required to meet the demands of clinical intervention. Tools of brain imaging, therefore, must satisfy the conditions dictated by the needs for interpretation in terms of diagnosis and prognosis. In addition, the applications must serve as fundamental research tools that enable the understanding of new therapeutic drugs, including compounds as diverse as antipsychotics, antidepressants, anxiolytics, and drugs serving the relief of symptoms from neurochemical disorders as unrelated as multiple sclerosis, stroke, and dementia. Here we review and explain the kinetics of methods that enable researchers to describe the brain’s work and functions. We focus on methods invented by neurokineticists and expanded upon by practitioners during decades of experimental work and on the methods that are particularly useful to predict possible future approaches to the treatment of neurochemical disorders. We provide an overall description of the basic elements of kinetics and the underlying quantification methods, as well as the mathematics of modeling the recorded brain dynamics embedded in the images we obtain in vivo. The complex presentation to follow is necessary to justify the contribution of modeling to the development of methods and to support the specifications dictated by the proposed use in clinical settings. The quantification and kinetic modeling processes are equally essential to image reconstruction and labeling of brain regions of structural or functional interest. The procedures presented here are essential tools of scientific approaches to all conventional and novel forms of brain imaging. The foundations of the kinetic and quantitative methods are keys to the satisfaction of clinicians that actively engage in treating the neurochemical disorders of mammalian brains in the fields of neurology, neurosurgery, and neuropsychiatry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in NeuroscienceMême sujetMedical Imaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207