Notice bibliographique
Résumé
The cortical surface in humans is comprised of several folds which are juxtaposed together to form a biologically meaningful pattern. For many biological reasons, the geometry of this pattern changes in time: folds get longer, wider and deeper. The relationship between the shape of cortical folds and biological factors such as gender and aging can be studied using statistical shape analysis techniques.An essential step in this process is the matching of the folds on different cortical surfaces. Fold matching can be done using a scalar field describing the relative depth of folds on a surface. The match between folds is established by comparing the scalar field of each surface. The first contribution of this thesis is to define a function as a solution to a sparse linear system, which characterizes the relative depth of the folds on a surface. This thesis shows that the accuracy of surface registration is improved by 11% using the proposed scalar field as a shape descriptor to register surfaces. The second contribution of this thesis is to propose a statistical method to detect directional differences in the shape of folds on the cerebral cortex. A directional difference can be, for example, a difference in its length in the direction parallel to it. Previous statistical tests for shape analysis only determine if two folds are different locally, and they typically average across multiple local directions. The method proposed in this thesis provides directional information to better understand the factors that relate to differences in fold shape.The third contribution of this thesis is the development of anisotropic diffusion kernels on surfaces to highlight shape differences that affect fold shape. Diffusion of scalar and tensor fields is used in statistical shape analysis to increase the detection power of statistical tests. However, diffusion also decreases the capacity of statistical tests to localize significant shape differences. Prior to this thesis, diffusion kernels used on surfaces were isotropic in shape and blurred information over multiple folds. Anisotropic diffusion kernels, on the other hand, can increase statistical power by concentrating diffusion along fold orientation and highlighting the variability in shape that is localized to specific folds.In summary, this thesis provides tools that increase the amount of information that can be gathered about the morphometry of the cerebral cortex using statistical shape analysis. The accuracy of surface registration is increased, the analysis of the underlying deformation field allows us to determine if a difference in shape affects fold length or width and diffusion kernels produce statistical results that highlight the variability in shape that is localized to specific folds.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».