A dual spherical model for multi-shell diffusion imaging
Notice bibliographique
Résumé
Multi-shell diffusion imaging (MSDI) allows to characterize the subtle tissue properties of neurons along with providing valuable information about the ensemble average diffusion propagator. Several methods, both para- metric and non-parametric, have been proposed to analyze MSDI data. In this work, we propose a hybrid model, which is non-parametric in the angular domain but parametric in the radial domain. This has the advantage of allowing arbitrary number of fiber orientations in the angular domain, yet requiring as little as two b-value shells in the radial (q-space) domain. Thus, an extensive sampling of the q-space is not required to compute the diffusion propagator. This model, which we term as the dual-spherical" model, requires estimation of two functions on the sphere to completely (and continuously) model the entire q-space diffusion signal. Specifically, we formulate the cost function so that the diffusion signal is guaranteed to monotonically decrease with b-value for user-defined range of b-values. This is in contrast to other methods, which do not enforce such a constraint, resulting in in-accurate modeling of the diffusion signal (where the signal values could potentially increase with b-value). We also show the relation of our proposed method with that of diffusional kurtosis imaging and how our model extends the kurtosis model. We use the standard spherical harmonics to estimate these functions on the sphere and show its efficacy using synthetic and in-vivo experiments. In particular, on synthetic data, we computed the normalized mean squared error and the average angular error in the estimated orientation distribution function (ODF) and show that the proposed technique works better than the existing work which only uses a parametric model for estimating the radial decay of the diffusion signal with b-value.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».