Oscillating gradient spin echo diffusion time effects implicate variations in neurite beading for the heterogeneous reduced diffusion in human acute ischemic stroke lesions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Monte Carlo simulations and short diffusion time measurements have suggested neurite beading and swelling as the underlying mechanism of reduced diffusion in acute stroke, although the observed diffusion time dependence is often heterogeneous and not yet fully understood. This study aimed to investigate the heterogeneity of diffusion time effects in ischemic lesions and explore the potential microstructural basis with Monte Carlo simulations. Methods Pulsed gradient spin echo (PGSE, diffusion time 40 ms) and oscillating gradient spin echo (OGSE 40 Hz, diffusion time ˜5.1 ms) were acquired within 5 min in 39 acute ischemic stroke patients at 3 T. Mean, axial, and radial diffusivity differences between OGSE and PGSE (ΔMD/ΔAD/ΔRD) were compared between lesion and contralateral tissues (white and gray matter). Monte Carlo diffusion simulations of beaded axons for the experimental waveforms were used to investigate the effects of neurite morphology on time‐dependent diffusivity changes. Results PGSE yielded the typical mean diffusivity (MD) reduction of −40 ± 10% in ischemic lesions, whereas it was less at −29 ± 11% for OGSE 40 Hz. The OGSE‐PGSE diffusion time difference was greater in lesions (ΔMD = 0.12 ± 0.06 × 10−3 mm2/s) than contralateral white matter (ΔMD = 0.04 ± 0.06 × 10−3 mm2/s), consistent with larger beading amplitude (0.18–0.43) and intracellular volume fraction (0.61–0.78) in lesions. ΔMD maps revealed regional variation with the largest effects in internal capsule and corona radiata. Conclusion This study found greater diffusion time effects in ischemic regions with purportedly larger axons. Monte Carlo simulations further support that the pronounced OGSE‐PGSE diffusivity differences are expected in large axons with high beading amplitude.
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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 ».