Longitudinal, Regional and Deformation-Specific Corpus Callosum Shape Analysis for Multiple Sclerosis
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 corpus callosum (CC) is an anatomical structure which connects the two brain hemispheres. Neurological diseases can cause atrophy of the CC resulting in a change in its size and shape. The measurement and analysis of this change is one of the goals of clinical research. We perform statistical analysis of the shape of the CC extracted from MR brain scans of a group of multiple sclerosis patients undergoing a longitudinal (serial) study. In contrast to the classical boundary-based, global shape variability measures, e.g. principal component analysis (PCA) of CC boundary vertices, we perform a deformation-specific PCA for analyzing the global and regional shape of the CC. This deformation-specific PCA is based on a medial-based shape representation. The adopted shape representation describes shape variability in terms of intuitive deformations (e.g. bending, stretching and thickness). We present qualitative and quantitative results for 412 MR images of the CC. We show that our method is successful in identifying and quantifying the effect of each type of deformation on the shape variability of the CC. In addition to analyzing the spatial shape variability in the CC, we explore shape changes as the disease progresses. Our method allows the exploration of the shape variability quantitatively (e.g. the amount of variance explained by a particular principal mode of shape variation) as well as in a qualitative visual manner (e.g. by visualizing, say, the 2nd principal mode of shape variation due to bending at the 4th sub-region of the CC) which is useful for developing an intuitive understanding of the effects of MS on the CC shape.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle