Normative Values of Neuromelanin‐Sensitive <scp>MRI</scp> Signal in Older Adults Obtained Using a Turbo Spin Echo Sequence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The integrity and function of catecholamine neurotransmitter systems can be assessed using neuromelanin-sensitive MRI (NM-MRI). The relevance of this method to neurodegenerative and psychiatric disorders is becoming increasingly evident, and it has potential as a clinical biomarker. PURPOSE: To support future application of NM-MRI as a clinical biomarker by defining the normative range of NM-MRI signal and volume metrics in cognitively normal older adults. STUDY TYPE: Prospective. POPULATION: A total of 152 cognitively normal older adults aged 53-86 years old, including 41 participants who had follow-up NM-MRI data collected 9-16 months later. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: A 3.0 T; NM-MRI turbo spin echo and T1-weighted magnetization-prepared rapid acquisition with gradient echo sequences. ASSESSMENT: NM-MRI images were processed to yield summary measures of volume and signal (contrast-to-noise ratio, CNR) for the substantia nigra (SN) and locus coeruleus (LC) using a recently developed software employing a fully automated algorithm. Change in these metrics over time was also assessed. STATISTICAL TESTS: Mean and standard deviation of NM-MRI metrics were calculated; change over time was tested for significance using 1-sample t-tests. P values < 0.05 were considered statistically significant. RESULTS: = -2.57, P = 0.014). DATA CONCLUSION: We report normative values for NM-MRI signal and volume in the SN and LC of cognitively normal older adults and explore their change over time. These values may help future efforts to use NM-MRI as a clinical biomarker by facilitating identification of patients with extreme NM-MRI values. TECHNICAL EFFICACY STAGE: 1.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».