The morphology of the human cerebrovascular system
Notice bibliographique
Résumé
While several methodologies exist for quantifying gray and white matter properties in humans, relatively little is known regarding the spatial organization and the intersubject variability of cerebral vessels. To resolve this, we developed a fast, open-source processing algorithm using advanced vessel segmentation schemes and iterative nonlinear registration to isolate, extract, and quantify cerebral vessels in susceptibility weighting imaging (SWI) and time-of-flight angiography (TOF-MRA) datasets acquired in a large cohort (n = 42) of healthy individuals. From this, whole-brain venous and arterial probabilistic maps were generated along with the computation of regional densities and diameters within regions based on popular anatomical and functional atlases. The results show that cerebral vasculature is highly heterogeneous, displaying disproportionally large vessel densities in brain areas such as the anterior and posterior cingulate, cuneus, precuneus, parahippocampus, insula, and temporal gyri. On average, venous densities were slightly higher and less variable across subjects than arterial. Moreover, regional variations in both venous and arterial density were significantly correlated to cortical thickness (R = 0.42). This publicly available new atlas of the human cerebrovascular system provides a first step toward quantifying morphological changes in the diseased brain and serving as a potential regression tool in fMRI analysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».