Assessing within‐subject rates of change of placental MRI diffusion metrics in normal pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Studying placental development informs when development is abnormal. Most placental MRI studies are cross‐sectional and do not study the extent of individual variability throughout pregnancy. We aimed to explore how diffusion MRI measures of placental function and microstructure vary in individual healthy pregnancies throughout gestation. Methods Seventy‐nine pregnant, low‐risk participants (17 scanned twice and 62 scanned once) were included. T 2 ‐weighted anatomical imaging and a combined multi‐echo spin‐echo diffusion‐weighted sequence were acquired at 3 T. Combined diffusion–relaxometry models were performed using both a ‐ADC and a bicompartmental ‐intravoxel‐incoherent‐motion () model fit. Results There was a significant decline in placental and ADC (both P < 0.01) over gestation. These declines are consistent in individuals for (covariance = −0.47), but not ADC (covariance = −1.04). The model identified a consistent decline in individuals over gestation in from both the perfusing and diffusing placental compartments, but not in ADC values from either. The placental perfusing compartment fraction increased over gestation ( P = 0.0017), but this increase was not consistent in individuals (covariance = 2.57). Conclusion Whole placental and ADC values decrease over gestation, although only values showed consistent trends within subjects. There was minimal individual variation in rates of change of values from perfusing and diffusing placental compartments, whereas trends in ADC values from these compartments were less consistent. These findings probably relate to the increased complexity of the bicompartmental model, and differences in how different placental regions evolve at a microstructural level. These placental MRI metrics from low‐risk pregnancies provide a useful benchmark for clinical cohorts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».