Resolving the individual layers of the human lateral geniculate nucleus using high-resolution structural MRI
Notice bibliographique
Résumé
Introduction A large number of visual sensory pathways relay through the lateral geniculate nucleus (LGN), a visual relay and control nucleus in the thalamus that normally is organized into six interleaved monocular layers. Neuroimaging studies have not been able to reliably distinguish these layers due its small size— total maximal diameter of 4–6 mm and layer thicknesses of approximately 1 mm. It is a technical challenge optimizing the imaging parameters to provide a sufficient signal to noise ratio (SNR) and tissue contrast to be able to measure these layers in the least amount of time. We used a proton density pulse sequence and varied the acquisition resolution and other parameters to determine the number of images needed to be acquired and averaged to be able to reliably identify the LGN and measure its laminar structure. Methods Subjects were scanned using a Siemens Trio 3T MRI scanner and 32-channel head coil in York University’s Neuroimaging Laboratory. We compared images obtained from variety of scanning parameters and resolutions in terms of their intrinsic SNR as well as their utility in observing structure in the LGN. 40 high resolution proton density (PD) images from one session with a 256 matrix, 48 1 mm thick slices, 0.75x075x1 mm[sup]3[/sup]; 100 PD images from two sessions with a 320 matrix, 15 1mm thick slices, 0.5x05x1 mm[sup]3[/sup]; and 175 PD images from four sessions with a 512 matrix, 30 1mm thick slices, 0.35x0.35x1 mm[sup]3[/sup]. Results The 256 matrix image showed clear demarcation of the LGN borders with slight contrast detection in LGN layers, although not fully distinguishable. At the 320 and 512 matrix acquisitions, the differences between the LGN layers were visible. Conclusions We have demonstrated that it is possible to differentiate between the eye-specific layers of the LGN using multiple acquisitions of high-resolution structural MRI. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,000 | 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 ».