Retrospective coregistration of functional magnetic resonance imaging data using external monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Coregistration is essential for correcting head motion artifacts in functional magnetic resonance imaging (fMRI). Coregistration algorithms typically realign images through optimization of a similarity measure based on voxel signal intensities. However, coregistration can also be performed through external monitoring, whereby a tracking device measures head motion directly and independently of the imaging data. This paper describes development of external monitoring using fMRI-compatible infrared cameras. Three subjects participated in block-design fMRI experiments consisting of bilateral finger tapping alone and tapping combined with visuomotor tracking to produce controlled task-correlated head motion. Functional MRI time-series were coregistered using the external monitoring technique and a known image-based algorithm for comparison. Over various performance characteristics, external monitoring and image-based coregistration exhibited good agreement, in particular reducing signals correlated with millimeter task-correlated motions by 50-100%, with a 5% difference between the two techniques. These results promise future applications and refinements of external monitoring in patient populations where head motion is especially problematic. Possibilities include 3D prospective coregistration during real-time fMRI, coregistration of individual slices, and motion correction in anatomic MRI.
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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 | 0,001 |
| 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 ».