Preliminary Experience with Visualization of Intracortical Fibers by Focused High-Resolution Diffusion Tensor Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The inherent low anisotropy of gray matter and the lack of adequate imaging sensitivity and resolution has, so far, impeded depiction of axonal fibers to their intracortical origin or termination. We tested the hypothesis that an experimental approach with high-resolution diffusion tensor imaging (DTI) provides anisotropic data for fiber tractography with sufficient sensitivity to visualize in vivo the fine distribution of white matter bundles at the intracortical level. MATERIALS AND METHODS: We conducted phantom measurements of signal-to-noise ratio (SNR) and obtained diffusion tensor maps of the occipital lobe in 6 healthy volunteers using a dedicated miniature phased array detector at 3T. We reconstructed virtual fibers using a standard tracking algorithm. RESULTS: The coil array provided a SNR of 8.0 times higher at the head surface compared with a standard quadrature whole head coil. Diffusion tensor maps could be obtained with an in-plane resolution of 0.58 x 0.58 mm(2). The axonal trajectories reconstructed from the diffusion data penetrate into the cortical ribbon perpendicular to the pial surface. This is the expected pattern for the terminations of thalamocortical afferent fibers to the middle layers of the occipital cortex and is consistent with the known microstructural organization of the mammalian cerebral cortex. CONCLUSION: High-resolution DTI reveals intracortical anisotropy with a distinct parallel geometrical order, perpendicular to the pial surface, consistent with structures that may be identified as the terminal afferents in cortical gray matter.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».