Correlations of myelin, axon, and inflammation metrics from multi echo T2 relaxation and multi-shell diffusion imaging in multiple sclerosis and healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
Background Magnetic resonance imaging (MRI) metrics from multi-echo T 2 relaxation measurements and diffusion imaging models are thought to reflect myelin, axon, and inflammation markers which may be useful for characterising tissue changes in multiple sclerosis (MS). Objective To evaluate how relaxation, neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI), and diffusion basis spectrum imaging (DBSI) metrics that quantify myelin, axon and inflammation microstructural changes are correlated. Methods 122 MS participants and 16 healthy controls underwent 48-echo gradient and spin echo, diffusion, 3DT 1 , proton-density and T 2 -weighted scans at 3T. Pairwise Spearman correlations were used to compare MRI metrics in white matter and MS lesions. Results Most correlations were consistent with expected relationships. Unexpectedly, NODDI neurite density index only weakly correlated with DBSI fiber fraction (other axonal measure) in lesions. Geometric mean T 2 of the intra/extracellular water pool may primarily increase due to edema/tissue loss, instead of an increase of inflammatory cells. Lesions and white matter showed different results for some metric pairs, with some correlations becoming stronger in lesions while others were weaker compared to the correlations in white matter. This could be due to debris in lesions impacting modeling assumptions, or lesions having a larger range of parameter values allowing stronger correlations. Conclusions Diffusion and T 2 relaxation metrics supposedly quantifying similar microstructural characteristics are uniquely influenced by pathology. Lesion pathology, such as inflammation and tissue debris, complicate modeling, and may decrease the specificity of MRI metrics.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».