Relaxation-compensated chemical exchange saturation transfer MRI in the cervical spinal cord at 3T: An application in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disease affecting the central nervous system, characterized by demyelination. Exploring pathological changes in the spinal cord could improve our understanding of the mechanisms that cause neurological dysfunction and clinical symptoms; however, conventional MRI is not sensitive to molecular changes within the tissue. Chemical exchange saturation transfer (CEST) can probe tissue biochemistry with high resolution and sensitivity, without exogenous contrasts. However, CEST measurements in vivo are contaminated by concurrent effects including semi-solid magnetization transfer (MT), direct water saturation, and T1-relaxation, which can be altered in MS and need to be removed to accurately quantify changes. Fifty-three people with relapsing-remitting MS (pwRRMS) and 45 healthy controls (HCs) were imaged at 3 T to quantify amide and nuclear Overhauser enhancement (NOE) CEST effects in the cervical spinal cord. Using Lorentzian fitting, confounding effects were removed, and the apparent exchange-dependent relaxation (AREX) contrast was calculated. Uncorrected and corrected AREX amide and NOE contrasts were compared across groups and tissue types. In pwRRMS, AREX NOE was significantly different in lesions compared to normal-appearing white matter. Greater heterogeneity in both CEST contrasts was observed in pwRRMS compared to the HCs. In a sub-analysis of pwRRMS separated by neurological disability, AREX amide was significantly different between pwRRMS with and without disability. The correction of confounding factors in this study highlights the importance of isolating CEST effects in the cervical spinal cord for more specific characterization and to better understand changes in tissue pathology and relationship to disease severity.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».