A New Approach to Symmetric Registration of Longitudinal Structural MRI of the Human Brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This technical report presents the Automatic Temporal Registration Algorithm (ATRA) for symmetric rigid-body affine registration of longitudinal T 1 -weighted three-dimensional magnetic resonance imaging (MRI) scans of the human brain. This is a fundamental processing step in computational neuroimaging. The notion of leave-one-out consistent (LOOC) landmarks with respect to a supervised landmark detection algorithm is introduced. An automatic algorithm is presented for identification of LOOC landmarks on MRI scans. Using this technique, multiple sets of LOOC landmarks (around 150) are identified on each of the volumes being registered. Then, a Generalized Orthogonal Procrustes Analysis of the identified landmarks is used to find a rigid-body transformation of each volume into a common space where the transformed volumes are precisely aligned. In addition, a new approach is introduced for quantitative assessment of registration accuracy in the absence of a gold standard. Qualitative and quantitative evaluations of ATRA registration accuracy are performed using 2012 volumes from 503 subjects (4 longitudinal volumes/subject) from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative database, and on a further 120 volumes acquired from 3 normal subjects (40 longitudinal volumes/subject). The algorithm is symmetric, in the sense that any permutation of the input volumes does not change the resulting transformation matrices, and unbiased, in the sense that all volumes undergo one and only one interpolation operation, which precisely aligns them in a common space. There is no interpolation bias and no reference volume. All volumes are treated exactly the same. The algorithm is fast and highly accurate. The software is publicly available.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».