Evaluation of Diffusion Tensor Imaging and Fiber Tractography of the Median Nerve: Preliminary Results on Intrasubject Variability and Precision of Measurements
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purposes of this study were to determine the intrasubject side-to-side variability of quantitative and qualitative measures of diffusion tensor imaging (DTI) and fiber tractography of the median nerves and to determine the precision of quantitative measurements and fiber tractography. SUBJECTS AND METHODS: Fifteen healthy volunteers (seven men, eight women; mean age, 31.2 years) underwent DTI of both wrists with a single-shot spin-echo-based echo-planar imaging sequence (TR/TE, 7,000/103; b value 1,025 s/mm2). Postprocessing included fiber tractography and quantitative analysis of fiber length, fiber density index, fractional anisotropy, apparent diffusion coefficient, and signal-to-noise ratio. Two readers in consensus graded the quality of fiber tract images of the two wrists as equal, slightly different, or very different. Fiber tractography and all analyses were repeated after 3 weeks, and the images from the two sessions were compared. RESULTS: No statistically significant side-to-side differences in quantitative data were found (p=0.054-0.999). In all subjects, the quality of fiber tract images of the right and left median nerves was either slightly or very different. Between the initial and the second quantitative analyses, no statistically significant differences (p=0.086-0.898) were found, and the quality of fiber tract images was rated equal for nine of 15 subjects (60%) and slightly different for six of 15 subjects (40%). CONCLUSION: Preliminary results indicate that quantitative evaluation of DTI of the median nerve is precise. The absence of statistically significant intrasubject side-to-side variability in quantitative data suggests that the healthy contralateral nerve can be used as an internal control. Observed side-to-side variability in the quality of fiber tract images, however, rules out side-to-side comparisons in fiber tractography.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».