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Enregistrement W7084086560 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7997296.v1

MRI R2* and quantitative susceptibility mapping in brain tissue with extreme iron overload

2025· other· en· W7084086560 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Psychological Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative susceptibility mappingPutamenCerebrospinal fluidMagnetic resonance imagingBrain tissueSusceptibility weighted imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background R2* and quantitative susceptibility mapping (QSM) are regarded as robust techniques for assessing iron content in the brain. While these techniques are established for normal or moderate iron levels, their usability in extreme iron overload, as seen in aceruloplasminemia (ACP), is unclear. We aimed to evaluate various R2* and QSM algorithms in assessing brain iron levels in patients with ACP compared to healthy controls. Materials and methods We acquired a three-dimensional multiecho gradient-echo sequence for R2* and QSM in three patients with ACP and three healthy subjects. Six algorithms each for R2* and QSM were compared. QSM was performed with referencing to whole brain, to cerebrospinal fluid and without referencing. R2* and QSM values were assessed in the caudate nucleus, putamen, globus pallidus, and thalamus. Results R2* values varied significantly across algorithms, particularly in the putamen (F(5,50) = 16.51, p < 0.001). For QSM, reference region choice (F(5,150) = 264, p < 0.001) and algorithm selection (F(2,9) = 10, p < 0.001) had an impact on susceptibility values. In patients, referencing to whole brain yielded lower susceptibility values than cerebrospinal fluid (median = 0.147 ppm, range = 0.527 ppm versus median = 0.279 ppm, range = 0.593 ppm). Conclusion Extreme iron overload amplifies variability in R2* and QSM measurements. QSM referencing is particularly challenging in diffuse whole-brain iron accumulation; thus, analysis with multiple reference regions might mitigate bias. Both algorithm selection and referencing approaches play a pivotal role in determining measurement accuracy and clinical interpretation under extreme brain iron overload. Relevance statement As QSM transitions into clinical use, it will encounter cases of extreme iron overload. Our study in patients with aceruloplasminemia revealed that the choice of reference region significantly influences susceptibility values, with variations exceeding algorithm-dependent differences. Key Points R2* and QSM vary across algorithms in brain tissue with iron overload. Whole-brain referenced QSM leads to lower susceptibility values in aceruloplasminemia patients. QSM, if properly processed, provides reliable maps in iron overload brain regions. In brain regions with extremely high iron content, R2* mapping might fail. Graphical Abstract

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,262 · 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
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