Test-retest reliability of myelin imaging in the human spinal cord: Measurement errors versus region- and aging-induced variations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To implement a statistical framework for assessing the precision of several quantitative MRI metrics sensitive to myelin in the human spinal cord: T1, Magnetization Transfer Ratio (MTR), saturation imposed by an off-resonance pulse (MTsat) and Macromolecular Tissue Volume (MTV). METHODS: Thirty-three healthy subjects within two age groups (young, elderly) were scanned at 3T. Among them, 16 underwent the protocol twice to assess repeatability. Statistical reliability indexes such as the Minimal Detectable Change (MDC) were compared across metrics quantified within different cervical levels and white matter (WM) sub-regions. The differences between pathways and age groups were quantified and interpreted in context of the test-retest repeatability of the measurements. RESULTS: The MDC was respectively 105.7ms, 2.77%, 0.37% and 4.08% for T1, MTR, MTsat and MTV when quantified over all WM, while the standard-deviation across subjects was 70.5ms, 1.34%, 0.20% and 2.44%. Even though particular WM regions did exhibit significant differences, these differences were on the same order as test-retest errors. No significant difference was found between age groups for all metrics. CONCLUSION: While T1-based metrics (T1 and MTV) exhibited better reliability than MT-based measurements (MTR and MTsat), the observed differences between subjects or WM regions were comparable to (and often smaller than) the MDC. This makes it difficult to determine if observed changes are due to variations in myelin content, or simply due to measurement error. Measurement error remains a challenge in spinal cord myelin imaging, but this study provides statistical guidelines to standardize the field and make it possible to conduct large-scale multi-center studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».