P.001 Application of low-intensity transcranial focused unltrasound to the hippocampus in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: The purpose of this study was to evaluate the safety and efficacy of low-intensity tFUS under the threshold for BBB disruption in patients with AD. In addition, we assessed changes in the regional cerebral metabolic rate of glucose (rCMRglu) using F-18 fluoro-2-deoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) and cognitive function after tFUS. Methods: Eight AD patients were recruited. We applied low-intensity tFUS to the right hippocampus for 3 minutes using an image-guided tFUS system. For multi-modal neuroimaging guidance, MRI and CT data were spatially co-registered using the maximization of normalized mutual information. The subjectspecific coordinates of the hippocampus in the right hemisphere were identified as the tFUS target location. Results: Radiological evidence of contrast enhancement associated with BBB opening was not found in neither the visual inspection nor the ICA of the DCE-MRI data. No adverse events were observed during the hospitalization and follow-up outpatient visits for 5 to 24 months. The immediate recall and recognition memory on the SVLT were significantly improved after the sonication. The PET analysis showed the increased level of rCMRglu in the right hippocampus. Conclusions: Application of low-intensity tFUS to the hippocampus with MB did not open blood brain barrier but increased hippocampal glucose metabolism and memory function.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».