Diffusion tensor tractography of the limbic system.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The limbic system, relevant to memory and emotion, is an interesting subject of study in healthy and diseased individuals. It consists of a network of gray matter structures interconnected by white matter fibers. Although gray matter components of this system have been studied by using MR imaging, the connecting fibers have not been analyzed to the same degree. Cerebrospinal fluid (CSF) signal intensity contamination of the fornix and cingulum, the 2 major white matter tracts of the limbic system, can alter diffusion-tensor imaging (DTI) measurements and affect tractography. We investigated the effect of CSF signal intensity suppression on fiber tracking of the limbic connections and characterized the diffusion properties of these structures in healthy volunteers. METHODS: Nine healthy individuals were scanned with standard and CSF-suppressed DTI. Tractography of the fornix and cingulum was performed for both acquisition methods. We report mean diffusivity and fractional anisotropy measurements of the crus, body, and columns of the fornix, and descending, superior, and anterior portions of the cingulum. RESULTS: Diffusion measurements were improved and tractography was facilitated by using CSF-suppressed DTI. In particular, tract volume increased, whereas decreases of the mean diffusivity and increases of diffusion anisotropy more accurately represented the underlying tissue by minimizing deleterious partial volume averaging from CSF. This was particularly true for the fornix because it is in closest contact to CSF. Diffusion measurements throughout the limbic connections were consistent in healthy volunteers. CONCLUSION: We recommend the use of CSF suppression when performing diffusion-tensor tractography of the limbic system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».