Neonatal neuroimaging: from research to bedside practice
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal neuroimaging is essential in research and clinical practice, offering important insights into brain development and neurologic injury mechanisms. Visualizing the brain enables researchers and clinicians to improve neonatal care and parental counselling through better diagnosis and prognostication of disease. Common neuroimaging modalities used in the neonatal intensive care unit (NICU) are cranial ultrasonography (cUS) and magnetic resonance imaging (MRI). Between these modalities, conventional MRI provides the optimal image resolution and detail about the developing brain, while advanced MRI techniques allow for the evaluation of tissue microstructure and functional networks. Over the last two decades, medical imaging techniques using brain MRI have rapidly progressed, and these advances have facilitated high-quality extraction of quantitative features as well as the implementation of novel devices for use in neurological disorders. Major advancements encompass the use of low-field dedicated MRI systems within the NICU and trials of ultralow-field portable MRI systems at the bedside. Additionally, higher-field magnets are utilized to enhance image quality, and ultrafast brain MRI is employed to decrease image acquisition time. Furthermore, the implementation of advanced MRI sequences, the application of machine learning algorithms, multimodal neuroimaging techniques, motion correction techniques, and novel modalities are used to visualize pathologies that are not visible to the human eye. In this narrative review, we will discuss the fundamentals of these neuroimaging modalities, and their clinical applications to explore the present landscape of neonatal neuroimaging from bench to bedside.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».