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Enregistrement W4313557215 · doi:10.1016/j.neuroimage.2023.119860

High-resolution magnetization-transfer imaging of post-mortem marmoset brain: Comparisons with relaxometry and histology

2023· article· en· W4313557215 sur OpenAlexaff
Henrik Marschner, André Pampel, Roland Müller, Katja Reimann, Nicolas Bock, Markus Morawski, Stefan Geyer, Harald E. Möller

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHelmholtz AssociationMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésRelaxometryMagnetization transferMyelinNuclear magnetic resonanceChemistryWhite matterProtonMagnetic resonance imagingSpin echoBiologyCentral nervous systemPhysicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell membranes and macromolecules or paramagnetic compounds interact with water proton spins, which modulates magnetic resonance imaging (MRI) contrast providing information on tissue composition. For a further investigation, quantitative magnetization transfer (qMT) parameters (at 3T), including the ratio of the macromolecular and water proton pools, F, and the exchange-rate constant as well as the (observed) longitudinal and the effective transverse relaxation rates (at 3T and 7T), R1obs and R2*, respectively, were measured at high spatial resolution (200 µm) in a slice of fixed marmoset brain and compared to histology results obtained with Gallyas’ myelin stain and Perls’ iron stain. R1obs and R2* were linearly correlated with the iron content for the entire slice, whereas distinct differences were obtained between gray and white matter for correlations of relaxometry and qMT parameters with myelin content. The combined results suggest that the macromolecular pool interacting with water consists of myelin and (less efficient) non-myelin contributions. Despite strong correlation of F and R1obs, none of these parameters was uniquely specific to myelination. Due to additional sensitivity to iron stores, R1obs and R2* were more sensitive for depicting microstructural differences between cortical layers than F.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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