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Enregistrement W2118161631 · doi:10.1016/j.jalz.2009.04.328

P2‐019: The effect of head positioning and repositioning on SIENA‐generated measures of brain volume change: Results from actual Z‐shifts

2009· article· en· W2118161631 sur OpenAlexaff
Zografos Caramanos, Vladimir Fonov, Simon J. Francis, Sridar Narayanan, D. Louis Collins, Douglas L. Arnold

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScannerIsocenterNuclear medicineVolume (thermodynamics)Imaging phantomCoordinate systemPhysicsNuclear magnetic resonanceMagnetic resonance imagingBiomedical engineeringMedicineMathematicsOpticsRadiologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate, reliable quantification of brain volume change (BVC) in AD patients is important. This can be affected, however, by local-volume changes related to MRI-scanner-gradient nonlinearities and inconsistent positioning of subjects within the scanner (particularly along the Z-axis). Furthermore, standard canthomeatal (CM) alignment results in the cerebrum being centered several cms away from isocenter (Fig-A). Use actual MRI data to quantify and correct the effect of Z-shift-associated gradient-distortion (GD) on SIENA-generated measures of %-BVC (PBVC). High-resolution, volumetric T1-weighted MRI data were acquired in 9 normal adults on a Siemens Sonata 1.5T scanner after: (i) CM-alignment (CM, Fig-A), (ii) moving the scanner bed 50-mm out of the magnet (Z50), and (iii) accurate-as-possible CM repositioning (Repos). A GD field was generated using spherical harmonic expansion to map coordinates from an "ideal" coordinate system (a Lego-DUPLO® phantom) to the imaging coordinate system of the scanner (Fig-B). SIENA v2.5 was used to quantify the amount of PBVC observed between each subject's: (i) CM and Z50 scans, and (ii) CM and Repos scans; both before and after correcting for the observed GD. Relative to CM images, the mean (range) MRI-measured Z-shift was 4.3-mm (-9.0 to 21.1) for Repos images, and -49.2-mm (-50.9 to -48.4) for Z50 images. As shown in Fig-C, Repos-vs.-CM SIENAs had: (i) a median (mean) absolute-error (AE) of 0.15% (0.17%), precision similar to the original SIENA validation studies; and (ii) a max-AE of only 0.35%. Z50-vs.-CM SIENAs had: (i) a higher max-AE of 0.81%, and (ii) a significantly-higher mean-AE of 0.40% (p = 0.003). Correcting for GD: (i) reduced the Z50-vs.-CM max-AE to 0.23%; and (ii) significantly reduced the Z50-vs.-CM mean-AE to 0.15% (p = 0.001), which did not differ from the Repos-vs.-CM mean-AE (p = 0.969). As shown in Fig-D, a strong relationship was found between Z50-vs.-CM PBVC and CM-image Z-location (r = 0.81). Z-shift-associated GDs can have significant effects on observed SIENA-PBVC values, with Z-shifts of similar magnitude having different effects depending on where they center. Accordingly, inadvertent Z-shifts should be avoided or corrected. Consistently aligning the centers of the cerebrum and magnet may decrease the effects of GD on observed BVC.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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