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Enregistrement W4414237927 · doi:10.58530/2025/4233

Exploring the potential clinical application of CEST MRI in the diagnosis of Alzheimer's disease

2025· article· en· W4414237927 sur OpenAlexaboutno aff
Jiawen Wang, Huabin Zhang, Ziyan Wang, Pei Cai, Shihao Zeng, Hui Zhang, Peng Cao, Yat Fung Shea, Patrick Ka‐Chun Chiu, Eva YW Cheung, Henry Ka‐Fung Mak, Jianpan Huang

Notice bibliographique

RevueProceedings on CD-ROM - International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Scientific Meeting and Exhibition/Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Scientific Meeting and Exhibition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMagnetic resonance imagingDiseaseCognitive impairmentNeuroimagingCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivation: CEST MRI has potential to image the molecular changes in the brain of Alzheimer's disease (AD). Goal(s): Our objective was to evaluate the efficacy of CEST MRI in imaging AD and mild cognitive impairment (MCI) or non-AD dementia patients at 3T. Approach: CEST MRI scans were conducted for 40 healthy volunteers and 22 MCI/AD/non-AD dementia patients. Other clinical assessments include PET scans to detect the amyloid plaques and Montreal Cognitive Assessment Hong Kong version (HK-MoCA) to evaluate the cognitive function. Results: CEST revealed significant differences between HC and patient groups and exhibited strong correlations with the HK-MoCA score. Impact: CEST revealed significant differences between HC and MCI/AD and exhibited strong correlations with the HK-MoCA score. CEST MRI has potential to detect molecular changes in brain, providing additional information for AD diagnosis in clinical MRI settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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