Generating a Minimal Set of Templates for the Hippocampal Region in MR Neuroimages
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We detail a procedure for generating a set of templates for the hippocampal region in magnetic resonance (MR) images, representative of the clinical conditions of the population under investigation. METHODS: The first step is robust standardization of the intensity scale of brain MR images, belonging to patients with different degrees of neuropathology (Alzheimer's disease). So similar tissues have similar intensities, even across images coming from different sources. After the automatic extraction of the hippocampal region from a large dataset of images, we address template generation, choosing by clusterization methods a small number of the extracted regions. RESULTS: We assess that template generation is largely independent on the clusterization method and on the number and the clinical condition of the patients. The templates are chosen as the most representative images in a population. The estimation of the "minimum" number of templates for the hippocampal region can be proposed, using a metric based on the geometrical position of the extracted regions. CONCLUSIONS: This study describes a simple and easily reproducible procedure to generate templates for the hippocampal region. It can be generalized and applied to other brain regions, which may be relevant for neuroimaging studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».