Investigating the stability of mcDESPOT myelin water fraction values derived using a stochastic region contraction approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Multicomponent driven equilibrium single pulse observation of T1 and T2 (mcDESPOT) is an alternative to established multiecho T2 -based approaches for quantifying myelin water fraction, affording increased volumetric coverage and spatial resolution. A concern with mcDESPOT, however, is the large number of model parameters that must be estimated, which may lead to nonunique solutions and sensitivity to fitting constraints. Here we explore mcDESPOT performance under different experimental conditions to better understand the method's sensitivity and reliability. METHODS: To obtain parameter estimates, mcDESPOT uses a stochastic region contraction (SRC) approach to iteratively contract a predefined solution search-space around a global optimum. The sensitivity of mcDESPOT estimates to SRC boundary conditions, and tissue parameters, was examined using numerical phantoms and acquired in vivo human data. RESULTS: The SRC approach is described and shown to return robust myelin water estimates in both numerical phantoms and in vivo data under a range of experimental conditions. However, care must be taken in choosing the initial SRC boundary conditions, ensuring they are broad enough to encompass the "true" solution. CONCLUSION: Results suggest that under the range of conditions examined, mcDESPOT can provide stabile and precise values.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».