A comparison of inhomogeneous magnetization transfer, myelin volume fraction, and diffusion tensor imaging measures in healthy children
Notice bibliographique
Résumé
Sensitive and specific biomarkers of myelin can help define baseline brain health and development, identify and monitor disease pathology, and evaluate response to treatment where myelin content is affected. Diffusion measures such as radial diffusivity (RD) are commonly used to assess myelin content, but are not specific to myelin. Inhomogeneous magnetization transfer (ihMT) and multicomponent driven equilibrium single-pulse observation of T1 and T2 (mcDESPOT) offer quantitative parameters (qihMT and myelin volume fraction/VFm, respectively) which are suggested to have improved sensitivity to myelin. We compared RD, qihMT, and VFm in a cohort of 23 healthy children aged 8–13 years to evaluate the similarities and differences across these measures. All 3 measures were significantly related across brain voxels, but VFm and qihMT were significantly more strongly correlated (qihMT-VFm r = 0.89) than either measure was with RD (RD-qihMT r = −0.66, RD-VFm r = −0.74; all p < 0.001). Mean parameters differed in several regions, especially in subcortical gray matter. These differences can likely be explained by unique sensitivities of each measure to non-myelin factors, such as crossing fiber geometry, axonal packing, fiber orientation, glial density, or magnetization transfer effects in a voxel. We also observed an orientation dependence of qihMT in white matter, such that qihMT decreased as fiber orientation went from parallel to perpendicular to B0. All measures appear to be sensitive to myelin content, though qihMT and VFm appear to be more specific to it than RD. Scan time, noise tolerance, and resolution requirements may inform researchers of the appropriate measure to choose for a specific application.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».