Imaging protocols for non-traumatic spinal cord injury: current state of the art and future directions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Non-traumatic spinal cord injury (NTSCI) is a term used to describe damage to the spinal cord from sources other than trauma. Neuroimaging techniques such as computerized tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) have improved our ability to diagnose and manage NTSCIs. Several practice guidelines utilize MRI in the diagnostic evaluation of traumatic and non-traumatic SCI to direct surgical intervention. AREAS COVERED: The authors review practices surrounding the imaging of various causes of NTSCI as well as recent advances and future directions for the use of novel imaging modalities in this realm. The authors also present discussions around the use of simple radiographs and advanced MRI modalities in clinical settings, and briefly highlight areas of active research that seek to advance our understanding and improve patient care. EXPERT OPINION: Although several obstacles must be overcome, it appears highly likely that novel quantitative imaging features and advancements in artificial intelligence (AI) as well as machine learning (ML) will revolutionize degenerative cervical myelopathy (DCM) care by providing earlier diagnosis, accurate localization, monitoring for deterioration and neurological recovery, outcome prediction, and standardized practice. Some intriguing findings in these areas have been published, including the identification of possible serum and cerebrospinal fluid biomarkers, which are currently in the early phases of translation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».