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Generic acquisition protocol for quantitative MRI of the spinal cord
Julien Cohen‐Adad, Eva Alonso‐Ortiz, Mihael Abramovic, Carina Arneitz, Nicole Atcheson, Laura Barlow, Robert Barry, Markus Barth, Marco Battiston, Christian Büchel, Matthew D. Budde, Virginie Callot, Anna Combes, Benjamin De Leener, Maxime Descoteaux, Paulo Loureiro de Sousa, Marek Dostál, Julien Doyon, Adam Dvorak, Falk Eippert, Karla R. Epperson, Kevin Epperson, Patrick Freund, Jürgen Finsterbusch, Alexandru Foias, Michela Fratini, Issei Fukunaga, Claudia A. M. Gandini Wheeler‐Kingshott, Giancarlo Germani, Guillaume Gilbert, Federico Giove, Charley Gros, Francesco Grussu, Akifumi Hagiwara, Pierre-Gilles Henry, Tomáš Horák, Masaaki Hori, James M. Joers, Kouhei Kamiya, Haleh Karbasforoushan, Miloš Keřkovský, Ali Khatibi, Joo-Won Kim, Nawal Kinany, Hagen H. Kitzler, Shannon Kolind, Yazhuo Kong, Paul Kuntke, Nyoman D. Kurniawan, Sławomir Kuśmia, René Labounek, Maria Marcella Laganà, Cornelia Laule, Christine Law, Christophe Lenglet, Tobias Leutritz, Yaou Liu, Sara Llufriú, Sean Mackey, Eloy Martínez‐Heras, Loan Mattera, Igor Nestrašil, Kristin P. O’Grady, Nico Papinutto, Daniel S. Papp, Deborah Pareto, Todd B. Parrish, Anna Pichiecchio, Ferrán Prados, Àlex Rovira, Marc J. Ruitenberg, Rebecca S. Samson, Giovanni Savini, Maryam Seif, Alan C. Seifert, Alex K. Smith, Seth A. Smith, Zachary A. Smith, Elisabeth Solana, Yuichi Suzuki, George Tackley, Alexandra Tinnermann, Jan Valošek, Dimitri Van De Ville, Marios Yiannakas, Kenneth A. Weber, Nikolaus Weiskopf, Richard G. Wise, Patrik O. Wyss, Junqian Xu
Notice bibliographique
RevueNature Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensPhilips (Canada)McGill UniversityCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustinePolytechnique MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalMila - Quebec Artificial Intelligence Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationEconomic and Social Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchCRIS Cancer FoundationRegione PugliaUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaMinistero della SaluteConcordia UniversityAgentura Pro Zdravotnický Výzkum České RepublikyNational Institutes of HealthRosetrees TrustEuropean CommissionMultiple Sclerosis SocietyBundesministerium für Bildung und ForschungNational Imaging FacilityNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of PennsylvaniaSpinalCure AustraliaUniversity of MinnesotaNational Science FoundationCompute CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungPolytechnique MontréalWellcome TrustInstitut de Valorisation des DonnéesAstraZenecaNational Center for Advancing Translational SciencesCraig H. Neilsen FoundationMcGill UniversityCanada First Research Excellence FundMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésProtocol (science)Magnetic resonance imagingComputer scienceDiffusion MRIMedicineSpinal cordNeuroimagingMedical physicsNuclear medicineRadiologyPathology
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,241
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,031 |
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.
Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations150
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui