Probabilistic topography of human corpus callosum using cytoarchitectural parcellation and high angular resolution diffusion imaging tractography
Notice bibliographique
Résumé
The function of the corpus callosum (CC) is to distribute perceptual, motor, cognitive, learned, and voluntary information between the two hemispheres of the brain. Accurate parcellation of the CC according to fiber composition and fiber connection is of upmost important. In this work, population-based probabilistic connection topographies of the CC, in the standard Montreal Neurological Institute (MNI) space, are estimated by incorporating anatomical cytoarchitectural parcellation with high angular resolution diffusion imaging (HARDI) tractography. First, callosal fibers are extracted using multiple fiber assignment by continuous tracking algorithm based on q-ball imaging (QBI), on 12 healthy and young subjects. Then, the fiber tracts are aligned in the standard MNI coordinate system based on a tract-based transformation scheme. Next, twenty-eight Brodmann's areas on the surface of cortical cortex are registered to the MNI space to parcellate the aligned callosal fibers. Finally, the population-based topological subdivisions of the midsagittal CC to each cortical target are then mapped. And the resulting subdivisions of the CC that connect to the frontal and somatosensory associated cortex are also showed. To our knowledge, it is the first topographic subdivisions of the CC done using HARDI tractography and cytoarchitectonic information. In conclusion, this sophisticated topography of the CC may serve as a landmark to further understand the correlations between the CC, brain intercommunication, and functional cytoarchitectures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».