Compensation of intra-frame head motion in PET data with motion corrected independent component analysis (MCICA)
Notice bibliographique
Résumé
Independent Component Analysis (ICA) has proved a powerful exploratory analysis method for fMRI. In the ICA model, the fMRI data at a given time point are modeled as the linear superposition of spatially independent (and spatially stationary) component maps. The ICA model has been recently applied to positron emission tomography (PET) data with some success (Human Brain Mapping 18:284-295(2003), IEEE Trans. BME, Naganawa et al, in press). However, in PET imaging each frame is, in fact, activity integrated over a relatively long period of time, making the assumption that the underlying component maps are spatially stationary (and hence no head movement has taken place during the frame collection) very tenuous. Here we extend the application of the ICA model to <sup>11</sup>C-methylphenidate PET data by assuming that each frame is actually composed of the superposition of rigidly transformed underlying spatial components. We first determine the “noisy” initial spatially independent components of a data set under the erroneous assumption of no intra or inter-frame motion. Aspects of the initial components that reliably track spatial perturbations of the data are then determined to produce the motion-compensated components. Initial components included ring-like spatial distributions, indicating that movement corrupts the statistical properties of the data. The final intra-frame motion-compensated components included more plausible symmetric and robust activity in the striatum as would be expected compared to the raw data and the initial components. We conclude that 1) intra-frame motion is a serious confound in PET imaging which affects the statistical properties of the data and 2) our proposed procedure ameliorates such motion effects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».