Optimized Brain Extraction for Pathological Brains (optiBET)
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 study of structural and functional magnetic resonance imaging data has greatly benefitted from the development of sophisticated and efficient algorithms aimed at automating and optimizing the analysis of brain data. We address, in the context of the segmentation of brain from non-brain tissue (i.e., brain extraction, also known as skull-stripping), the tension between the increased theoretical and clinical interest in patient data, and the difficulty of conventional algorithms to function optimally in the presence of gross brain pathology. Indeed, because of the reliance of many algorithms on priors derived from healthy volunteers, images with gross pathology can severely affect their ability to correctly trace the boundaries between brain and non-brain tissue, potentially biasing subsequent analysis. We describe and make available an optimized brain extraction script for the pathological brain (optiBET) robust to the presence of pathology. Rather than attempting to trace the boundary between tissues, optiBET performs brain extraction by (i) calculating an initial approximate brain extraction; (ii) employing linear and non-linear registration to project the approximate extraction into the MNI template space; (iii) back-projecting a standard brain-only mask from template space to the subject's original space; and (iv) employing the back-projected brain-only mask to mask-out non-brain tissue. The script results in up to 94% improvement of the quality of extractions over those obtained with conventional software across a large set of severely pathological brains. Since optiBET makes use of freely available algorithms included in FSL, it should be readily employable by anyone having access to such tools.
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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 | 0,003 |
| 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