Morphometric and signal intensity benchmarks of 3D CRANI MR neurography sequence for extraforaminal cranial and occipital nerves visualization: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Lack of evidence exists related to the reporting of benchmark values of MR neurography sequences required for extraforaminal cranial and occipital nerve visualization. This study aimed to establish benchmarks of morphometric and signal intensity values of 3D CRANI MR neurography sequence in healthy subjects. METHODS: A total of 10 healthy participants (5 males, 5 females; age range:14-83 years) were recruited. Imaging was conducted using a 3.0 Tesla MRI system fitted with a 32-channel head coil. The assessed extraforaminal cranial and occipital nerves included auriculotemporal, buccal, facial, greater occipital, hypoglossal, inferior alveolar, lingual, mandibular, masseteric, and maxillary. These nerves were semi-automatically segmented and divided into five segments: proximal, mid-proximal, middle, mid-distal, and distal. Measurements were performed for per nerve and segment diameter, signal intensity, apparent signal-to-noise (aSNR) and apparent nerve-muscle contrast-to-noise ratios (aNMCNR). RESULTS: All nerves exhibited a decreasing trend in diameter and signal intensity from the proximal to the distal end, except for the facial, maxillary, and auriculotemporal nerves. The mid-proximal section of the nerves under examination showed notably higher values for diameter (p < 0.01), signal intensity (p < 0.0001), and aNMCNR (p < 0.05). On the other hand, the distal segment recorded the lowest values across all parameters. The aSNR and aNMCNR values confirmed good discrimination of each observed nerve. CONCLUSIONS: The proposed benchmark for 3D CRANI MR neurography enhances the neuroradiological understanding of cranial and occipital nerves. It could act as a reference guide in various head and neck scenarios, particularly when distinguishing between healthy and pathological conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».