Fourier transform power spectrum is a potential measure of tissue alignment in standard MRI: A multiple sclerosis study
Notice bibliographique
Résumé
Loss of tissue coherency in brain white matter is found in many neurological diseases such as multiple sclerosis (MS). While several approaches have been proposed to evaluate white matter coherency including fractional anisotropy and fiber tracking in diffusion-weighted imaging, few are available for standard magnetic resonance imaging (MRI). Here we present an image post-processing method for this purpose based on Fourier transform (FT) power spectrum. T2-weighted images were collected from 19 patients (10 relapsing-remitting and 9 secondary progressive MS) and 19 age- and gender-matched controls. Image processing steps included: computation, normalization, and thresholding of FT power spectrum; determination of tissue alignment profile and dominant alignment direction; and calculation of alignment complexity using a new measure named angular entropy. To test the validity of this method, we used a highly organized brain white matter structure, corpus callosum. Six regions of interest were examined from the left, central and right aspects of both genu and splenium. We found that the dominant orientation of each ROI derived from our method was significantly correlated with the predicted directions based on anatomy. There was greater angular entropy in patients than controls, and a trend to be greater in secondary progressive MS patients. These findings suggest that it is possible to detect tissue alignment and anisotropy using traditional MRI, which are routinely acquired in clinical practice. Analysis of FT power spectrum may become a new approach for advancing the evaluation and management of patients with MS and similar disorders. Further confirmation is warranted.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».