Investigating microstructural changes between in vivo and perfused ex vivo marmoset brains using oscillating gradient and b‐tensor encoded diffusion <scp>MRI</scp> at 9.<scp>4 T</scp>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate microstructural alterations induced by perfusion fixation in brain tissues using advanced diffusion MRI techniques and estimate their potential impact on the application of ex vivo models to in vivo microstructure. METHODS: We used oscillating gradient spin echo (OGSE) and b-tensor encoding diffusion MRI to examine in vivo and ex vivo microstructural differences in the marmoset brain. OGSE was used to shorten effective diffusion times, whereas b-tensor encoding allowed for the differentiation of isotropic and anisotropic kurtosis. Additionally, we performed Monte Carlo simulations to estimate the potential microstructural changes in the tissues. RESULTS: We report large changes (˜50%-60%) in kurtosis frequency dispersion (OGSE) and in both anisotropic and isotropic kurtosis (b-tensor encoding) after perfusion fixation. Structural MRI showed an average volume reduction of about 10%. Monte Carlo simulations indicated that these alterations could likely be attributed to extracellular fluid loss possibly combined with axon beading and increased dot compartment signal fraction. Little evidence was observed for reductions in axonal caliber. CONCLUSION: Our findings shed light on advanced MRI parameter changes that are induced by perfusion fixation and potential microstructural sources for these changes. This work also suggests that caution should be exercised when applying ex vivo models to infer in vivo tissue microstructure, as significant differences may arise.
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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) | 0,001 | 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 ».