Scan–rescan of axcaliber, macromolecular tissue volume, and g‐ratio in the spinal cord
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent MRI techniques have been introduced that can extract microstructural information in the white matter, such as the density or macromolecular content. Translating quantitative MRI to the clinic raises many challenges in terms of acquisition strategy, modeling of the MRI signal, artifact corrections, and metric extraction (template registration and partial volume effects). In this work, we investigated the scan-rescan repeatability of several quantitative MRI techniques in the human spinal cord. METHODS: AxCaliber metrics, macromolecular tissue volume, and the fiber g-ratio were estimated in the spinal cord of eight healthy subjects, scanned and rescanned the same day in two different sessions. RESULTS: Scan-rescan repeatability deviation was 3% for all metrics, in average in the white matter of all subjects. Intraclass correlation coefficient was up to 0.9. A three-way analysis of variance showed significant effects of white matter pathway, laterality, and subject. CONCLUSION: The present study suggests that quantitative MRI gives stable measurements of white matter microstructure in the spinal cord of healthy subjects. Our findings remain to be evaluated in diseased populations. Magn Reson Med 79:2759-2765, 2018. © 2017 International Society for Magnetic Resonance in Medicine.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».