Real-time multi-peak tractography for instantaneous connectivity display
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The computerized process of reconstructing white matter tracts from diffusion MRI (dMRI) data is often referred to as tractography. Tractography is nowadays central in structural connectivity since it is the only non-invasive technique to obtain information about brain wiring. Most publicly available tractography techniques and most studies are based on a fixed set of tractography parameters. However, the scale and curvature of fiber bundles can vary from region to region in the brain. Therefore, depending on the area of interest or subject (e.g., healthy control vs. tumor patient), optimal tracking parameters can be dramatically different. As a result, a slight change in tracking parameters may return different connectivity profiles and complicate the interpretation of the results. Having access to tractography parameters can thus be advantageous, as it will help in better isolating those which are sensitive to certain streamline features and potentially converge on optimal settings which are area-specific. In this work, we propose a real-time fiber tracking (RTT) tool which can instantaneously compute and display streamlines. To achieve such real-time performance, we propose a novel evolution equation based on the upsampled principal directions, also called peaks, extracted at each voxel of the dMRI dataset. The technique runs on a single Computer Processing Unit (CPU) without the need for Graphical Unit Processing (GPU) programming. We qualitatively illustrate and quantitatively evaluate our novel multi-peak RTT technique on phantom and human datasets in comparison with the state of the art offline tractography from MRtrix, which is robust to fiber crossings. Finally, we show how our RTT tool facilitates neurosurgical planning and allows one to find fibers that infiltrate tumor areas, otherwise missing when using the standard default tracking parameters.
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.
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 découle