Feasibility of <scp>MRI</scp> Quantification of Myelin Water Fraction in the Fetal Guinea Pig Brain
Notice bibliographique
Résumé
Background Fetal myelination assessment is important for understanding neurodevelopment and neurodegeneration. Myelin water imaging (MWI) quantifies myelin water fraction (MWF), a validated marker for myelin content, and has been used to assess brain myelin in children and neonates. Purpose To demonstrate that MWI can quantify MWF in fetal guinea pigs (GPs). Study Type Animal model. Animal Model Nine pregnant, Dunkin‐Hartley GPs with 31 fetuses (mean ± standard deviation = 60 ± 1.5 days gestation). Field Strength/Sequence 3D spoiled gradient echo and balanced steady‐state free precession sequences at 3.0 T. Assessment MWF maps were reconstructed for maternal and fetal GP brains using the multicomponent driven equilibrium single pulse observation of T1 and T2 (mcDESPOT) approach. Myelin basic protein (MBP) stain provided histological validation of the MWF. Regions of interest were placed in the maternal corpus callosum (CC), maternal fornix (FOR), fetal CC, and fetal FOR in MWF maps and MBP stains. Statistical Tests Linear regression between MWF and MBP stain intensity (SI) of all four regions (coefficient of determination, R2). A paired t‐test compared the MWF of maternal and mean fetal CC, MBP SI of maternal and mean fetal CC, MWF of maternal and mean fetal FOR, MBP SI of maternal and mean fetal FOR. A paired t‐test with a linear mixed model compared the MWF of fetal CC and fetal FOR, and MBP SI of fetal CC and fetal FOR. A P value < 0.0083 was considered statistically significant. Results The mean MWF of the analyzed regions are as follows (mean ± standard deviation): 0.338 + 0.016 (maternal CC), 0.340 ± 0.017 (maternal FOR), 0.214 ± 0.016 (fetal CC), and 0.305 ± 0.025 (fetal FOR). MWF correlated with MBP SI in all regions (R2 = 0.81). Significant differences were found between MWF and MBP SI of maternal and fetal CC, and MWF and MBP SI of fetal CC and fetal FOR. Data Conclusion This study demonstrated the feasibility of MWI in assessing fetal brain myelin content. Evidence Level: 2 Technical Efficacy: Stage 1
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».