MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.neuroimage.2019.116131

Медицинская библиотека · NeuroImage · 2019

Differential tractography as a track-based biomarker for neuronal injury.

Yeh Fang-Cheng, Zaydan Islam M, Suski Valerie R, Lacomis David, Richardson R Mark, Maroon Joseph C, Barrios-Martinez Jessica

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Diffusion MRI tractography has been used to map the axonal structure of the human brain, but its ability to detect neuronal injury is yet to be explored. Here we report differential tractography, a new type of tractography that utilizes repeat MRI scans and a novel tracking strategy to map the exact segment of fiber pathways with a neuronal injury. We examined differential tractography on multiple sclerosis, Huntington's disease, amyotrophic lateral sclerosis, and epileptic patients. The results showed that the affected pathways shown by differential tractography matched well with the unique clinical symptoms of the patients, and the false discovery rate of the findings could be estimated using a sham setting to provide a reliability measurement. This novel approach enables a quantitative and objective method to monitor neuronal injury in individuals, allowing for diagnostic and prognostic evaluation of brain diseases.

Для цитирования: Yeh Fang-Cheng, Zaydan Islam M, Suski Valerie R, Lacomis David, Richardson R Mark, Maroon Joseph C, Barrios-Martinez Jessica. Differential tractography as a track-based biomarker for neuronal injury.. NeuroImage. 2019. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2019.116131.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.