Quality assessment of high angular resolution diffusion imaging data using bootstrap on Q‐ball reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a bootstrap method to assess the quality of High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI) data using Q-Ball imaging (QBI) reconstruction. MATERIALS AND METHODS: HARDI data were re-shuffled using regular bootstrap with jackknife sampling. For each bootstrap dataset, the diffusion orientation distribution function (ODF) was estimated voxel-wise using QBI reconstruction based on spherical harmonics functions. The reproducibility of the ODF was assessed using the Jensen-Shannon divergence (JSD) and the angular confidence interval was derived for the first and the second ODF maxima. The sensitivity of the bootstrap method was evaluated on a human subject by adding synthetic noise to the data, by acquiring a map of image signal-to-noise ratio (SNR) and by varying the echo time and the b-value. RESULTS: The JSD was directly linked to the image SNR. The impact of echo times and b-values was reflected by both the JSD and the angular confidence interval, proving the usefulness of the bootstrap method to evaluate specific features of HARDI data. CONCLUSION: The bootstrap method can effectively assess the quality of HARDI data and can be used to evaluate new hardware and pulse sequences, perform multifiber probabilistic tractography, and provide reliability metrics to support clinical studies.
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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 | 0,018 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».