Volumetry of Temporopolar, Perirhinal, Entorhinal and Parahippocampal Cortex from High-resolution MR Images: Considering the Variability of the Collateral Sulcus
Notice bibliographique
Résumé
Researchers in clinical and basic neuroscience frequently target structures of the human medial temporal lobe (MTL) for volumetric analysis with magnetic resonance imaging (MRI). In neurodegenerative diseases, a precise volumetric analysis of MTL structures can assist in differential diagnosis and can be used in guiding early treatment. Also, in functional neuroimaging, exact localization is crucial for the correct interpretation of focal MTL activations with respect to specific memory functions. In presently available protocols, precise and consistent volumetric analysis of MTL structures is compromised in numerous ways. Most importantly, in order to cover all structures of the MTL, the researcher is presently forced to combine independently developed segmentation protocols for different structures from different laboratories. This approach limits anatomical precision because these protocols are based on different anatomical guidelines and descriptions that cannot easily be integrated. The segmentation approach presented in this paper was designed to address this issue by presenting segmentation guidelines for all major structures of the parahippocampal gyrus (PHG). It was developed directly to complement a volumetric protocol for hippocampus and amygdala (Pruessner et al., 2000, Cereb Cortex 10:433-442), thus allowing volumetric assessment of all major MTL structures in an integrated and consistent manner. Furthermore, it takes into consideration the neuroanatomical appearance of the collateral sulcus by presenting a method to correct the volumes of the surrounding cortices for the variability of this sulcus. The protocol was validated using MR images of 40 healthy normal control subjects (20 men and 20 women, age range 18-42 years). Intra- and interrater coefficients are presented, together with mean values for the volumes of all PHG structures, correlations with age and sex, and tests for hemispheric differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».