Individualised MRI training for paediatric neuroimaging in autism spectrum disorders: A child-focused approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnetic Resonance Imaging (MRI) in paediatric cohorts is often complicated by reluctance to enter the scanner and head motion-related imaging artefacts. The MRI scanner environment is highly unusual and may distress younger cohorts, especially in children with sensory sensitivity and separation anxiety. The issue is particularly challenging in children with Autism Spectrum Disorders (ASD), where delivery of instructions for novel task demands in an unfamiliar setting may be limited or less effective due to communication disorder or intellectual disability. These issues together often give rise to excessive head motion that can significantly reduce the quality of images acquired, or render data unusable. Here we report an individualised MRI training procedure that enables young children with ASD to better tolerate the MRI scanner environment based on a child-focused approach and an individualised familiarisation strategy. The training procedure was implemented in a locally recruited study of monozygotic twins (n=12; 6 twin pairs; age range 7.1 to 12.85 years) concordant or discordant for ASD. MRI image quality indices were better or comparable to images acquired from an independent multi-centre ASD cohort. The success of these findings is promising and may be useful to improve the quality of paediatric neuroimaging in similar clinical populations.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».