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Enregistrement W1977223300 · doi:10.1016/j.nicl.2015.03.007

Comparing a diffusion tensor and non-tensor approach to white matter fiber tractography in chronic stroke

2015· article· en· W1977223300 sur OpenAlex
Angela M. Auriat, Michael R. Borich, Nicholas J. Snow, Katie P. Wadden, Lara A. Boyd

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsMichael Smith Health Research BC
Mots-clésDiffusion MRIFractional anisotropyTractographyVoxelWhite matterCorticospinal tractCorpus callosumStroke (engine)Effective diffusion coefficientNeuroscienceMagnetic resonance imagingMedicinePsychologyPhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffusion tensor imaging (DTI)-based tractography has been used to demonstrate functionally relevant differences in white matter pathway status after stroke. However, it is now known that the tensor model is insensitive to the complex fiber architectures found in the vast majority of voxels in the human brain. The inability to resolve intra-voxel fiber orientations may have important implications for the utility of standard DTI-based tract reconstruction methods. Intra-voxel fiber orientations can now be identified using novel, tensor-free approaches. Constrained spherical deconvolution (CSD) is one approach to characterize intra-voxel diffusion behavior. In the current study, we performed DTI- and CSD-based tract reconstruction of the corticospinal tract (CST) and corpus callosum (CC) to test the hypothesis that characterization of complex fiber orientations may improve the robustness of fiber tract reconstruction and increase the sensitivity to identify functionally relevant white matter abnormalities in individuals with chronic stroke. Diffusion weighted magnetic resonance imaging was performed in 27 chronic post-stroke participants and 12 healthy controls. Transcallosal pathways and the CST bilaterally were reconstructed using DTI- and CSD-based tractography. Mean fractional anisotropy (FA), apparent diffusion coefficient (ADC), axial diffusivity (AD), and radial diffusivity (RD) were calculated across the tracts of interest. The total number and volume of reconstructed tracts was also determined. Diffusion measures were compared between groups (Stroke, Control) and methods (CSD, DTI). The relationship between post-stroke motor behavior and diffusion measures was evaluated. Overall, CSD methods identified more tracts than the DTI-based approach for both CC and CST pathways. Mean FA, ADC, and RD differed between DTI and CSD for CC-mediated tracts. In these tracts, we discovered a difference in FA for the CC between stroke and healthy control groups using CSD but not DTI. CSD identified ipsilesional CST pathways in 9 stroke participants who did not have tracts identified with DTI. Additionally, CSD differentiated between stroke ipsilesional and healthy control non-dominant CST for several measures (number of tracts, tract volume, FA, ADC, and RD) whereas DTI only detected group differences for number of tracts. In the stroke group, motor behavior correlated with fewer diffusion metrics derived from the DTI as compared to CSD-reconstructed ipsilesional CST and CC. CSD is superior to DTI-based tractography in detecting differences in diffusion characteristics between the nondominant healthy control and ipsilesional CST. CSD measures of microstructure tissue properties related to more motor outcomes than DTI measures did. Our results suggest the potential utility and functional relevance of characterizing complex fiber organization using tensor-free diffusion modeling approaches to investigate white matter pathways in the brain after stroke.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,236 · 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