Development and Validation of a Semiquantitative Brain Maturation Score on Fetal MR Images: Initial Results
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a valid, reliable, and simple-to-use semiquantitative visual scale of fetal brain maturation for use in clinical fetal MR imaging assessment and interpretation. MATERIALS AND METHODS: This is a retrospective assessment of data from a previous study that was prospective, institutional review board approved, and HIPAA compliant. Forty-eight normal pregnancies with a gestational age (GA) of 25 to 35 weeks were studied. A fetal total maturation score (fTMS) was developed by utilizing six subscores that evaluated cortical sulcation, myelination, and the germinal matrix and provided a single combined numerical value to be evaluated as a marker of brain maturity. The fTMS was correlated with GA and segmented brain volume. A regression model that associated GA based on the visual fTMS scoring was determined. The model was validated with a leave-one-out cross validation procedure. RESULTS: Mean GA was 29.3 weeks ± 2.9 (standard deviation) (range, 25.2-35.3 weeks) and mean fTMS was 8.6 ± 3.7 (range, 4-16). The intraclass correlation coefficient between the three readers (independent and blinded) was 0.948 (P < .001). The correlations were as follows: GA and brain volume, r = 0.964 (P < .001); fTMS and brain volume, r = 0.970 (P < .001); and GA and fTMS, r = 0.975 (P < .001). A regression model to calculate GA based on fTMS yielded the following equation: calculated GA (weeks) = 22.86 + 0.748 fTMS (P < .001; adjusted R(2) = 0.946). The standard error of the model for calculation of fetal GA from the visual fTMS scale was ± 4.8 days. CONCLUSION: If validated further, the fTMS scale might be used to assess morphologic brain maturity of fetuses between 25 and 35 weeks GA on a single-case basis in a clinical setting.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».