Volumetry of Hippocampus and Amygdala with High-resolution MRI and Three-dimensional Analysis Software: Minimizing the Discrepancies between Laboratories
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
Within the medial temporal lobe, both the hippocampus and amygdala are frequently targeted by researchers and clinicians for volumetric analysis based on magnetic resonance imaging (MRI). However, different data acquisition techniques, analysis software and anatomical boundaries have in the past made it difficult to compare results of MRI studies from different laboratories. In order to reduce these differences, a segmentation protocol was established with 40 healthy normal control subjects recently scanned in our laboratory. Data acquisition was performed with a three-dimensional gradient echo technique, and scans were corrected for non-uniformity and registered into standard stereotaxic space prior to segmentation. Volumetric analysis was performed manually using three-dimensional software that allows simultaneous analysis of sagittal, coronal and horizontal images. Intra- and inter-rater coefficients yielded correlation coefficients comparable with other protocols. The hippocampal volume was larger in the right hemisphere (3324 versus 3208 mm(3)), while no interhemispheric differences for the amygdala (1154 versus 1160 mm(3)) could be observed. Most importantly, results from recent segmentation protocols for hippocampus and amygdala seem to approach each other with regard to mean volumes and interhemispheric differences. This indicates that the advances in scanning technique, volume preparation and segmentation protocols allow a more precise definition of medial temporal lobe structures with MRI, and that results for mean volumes for hippocampus and amygdala from different laboratories will eventually become comparable.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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