Detection of small human cerebral cortical lesions with MRI under different levels of Gaussian smoothing: applications in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study was to assess the effect of smoothing filter selection in Voxel-Based Morphometry studies on structural T1-weighted magnetic resonance images. Gaussian filters of 4 mm, 8 mm or 10 mm Full Width at High Maximum are commonly used, based on the assumption that the filter size should be at least twice the voxel size to obtain robust statistical results. The hypothesis of the presented work was that the selection of the smoothing filter influenced the detectability of small lesions in the brain. Mesial Temporal Sclerosis associated to Epilepsy was used as the case to demonstrate this effect. Twenty T1-weighted MRIs from the BrainWeb database were selected. A small phantom lesion was placed in the amygdala, hippocampus, or parahippocampal gyrus of ten of the images. Subsequently the images were registered to the ICBM/MNI space. After grey matter segmentation, a T-test was carried out to compare each image containing a phantom lesion with the rest of the images in the set. For each lesion the T-test was repeated with different Gaussian filter sizes. Voxel-Based Morphometry detected some of the phantom lesions. Of the three parameters considered: location,size, and intensity; it was shown that location is the dominant factor for the detection of the lesions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».