Differences in the spatial and temporal patterns of head motion during MRI of adults and infants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Head motion has a profound effect on MRI, and will contaminate comparisons of function or structure between groups that move differently. This work compares adults and infants. Infants might move differently for physical, physiological and cognitive reasons, but so far these differences have not been quantified. Methods The spatial modes and total magnitude of motion in the MRI scanner were measured (N=211). The effects of group (infant vs. adult) and stimulation paradigm (auditory vs. visual) were evaluated. Results Spatial modes of motion were found to be distinct between infant and adult groups. Infants had less anterior-posterior translational motion, but greater motion in other dimensions, often with complex multi-axis patterns. In magnitude distribution, sleeping infants often remained more still than adults, but when movement did occur it was more extreme and abrupt. Two groups of adults presented with different stimulation showed similar shapes of motion. Conclusion The spatial modes and magnitude distribution of motion differed substantially between groups, and must be considered carefully as a confound in comparisons of structure or function. The abruptness and magnitude of movement suggests that for infants relative to adults post-processing strategies such as de-noising are likely to be more effective than prospective motion correction. Key notes Quantified the spatial and temporal distribution of motion during MRI in 211 adults and neonates The different spatial modes in adults and infants were visualized and statistically contrasted The magnitude of motion had “heavier tails” in infants, with more still periods, and more large movements, than adults.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».