Automatic segmentation of the brain and intracranial cerebrospinal fluid in <i>T</i><sub>1</sub>‐weighted volume MRI scans of the head, and its application to serial cerebral and intracranial volumetry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A new fully automatic algorithm for the segmentation of the brain and total intracranial cerebrospinal fluid (CSF) from T(1)-weighted volume MRI scans of the head, called Exbrain v.2, is described. The algorithm was developed in the context of serial intracranial volumetry. A brain mask obtained using a previous version of the algorithm forms the basis of the CSF segmentation. Improved brain segmentation is then obtained by iterative tracking of the brain-CSF interface. Gray matter (GM), white matter (WM), and intracranial CSF volumes and probability maps are calculated based on a model of intensity probability distribution (IPD) that includes two partial volume classes: GM-CSF and GM-WM. Accuracy was assessed using the Montreal Neurological Institute's (MNI) digital phantom scan. Reproducibility was assessed using scan pairs from 24 controls and 10 patients with epilepsy. Segmentation overlap with the gold standard was 98% for the brain and 95%, 96%, and 97% for the GM, WM, and total intracranial contents, respectively; CSF overlap was 86%. In the controls, the Bland and Altman coefficient of reliability (CR) was 35.2 cm(3) for the total brain volume (TBV) and 29.0 cm(3) for the intracranial volume (ICV). Scan-matching reduced CR to 25.2 cm(3) and 17.1 cm(3) for the TBV and ICV, respectively. For the patients, similar CR values were obtained for the ICV.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle