Comparison of T1- and T2-weighted MRI contrasts of <i>ex vivo ex situ</i> brains fixed with solutions used in gross anatomy laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Post-mortem magnetic resonance imaging (MRI) offers high resolution and histological correlation, so protocols have been developed by brain banks using hemispheres fixed by immersion in Neutral-buffered formalin (NBF), but they provide limited tissue samples. Conversely, anatomy laboratories could supply complete brains perfused either with a salt-saturated (SSS) or an alcohol-formaldehyde (AFS) solution. These fixation methods alter the brain’s molecular properties, potentially affecting MRI quality and structural characteristics. T1- and T2-weighted (T1w, T2w) contrasts change with NBF fixation, but the effects of SSS or AFS remain unknown. We compared T1w and T2w intensities of different regions of interest (ROIs), including subcortical white matter (WM), cortical and deep gray matter (GM), in brains fixed with NBF, SSS and AFS. We scanned 20 ex situ hemispheres (NBF-immersed=7; SSS-perfused=7; AFS-perfused=6) in a 3T MRI scanner using T1w (0.7mm 3 ) and T2w (0.64mm 3 ) sequences overnight. Mean intensities of 29 ROIs in T1w and T2w MRIs and GM-WM ratios were calculated and compared in brains fixed with the three solutions. We found that T1w images were more affected by the fixation process, inverting the contrast of in vivo T1w and reducing the GM-WM contrast in AFS-fixed brains. T2w images resembled in vivo scans and maintained a sharp contrast in brains fixed with the three solutions, although the GM-WM intensity ratios were lowered in SSS-fixed brains. In conclusion, brains fixed with SSS and AFS from anatomy laboratories could be used for MRI studies, especially with the T2w sequence that seems more appropriate for structural analyses in different ROIs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».