Myelin Water Fraction and Intra/Extracellular Water Geometric Mean T<sub>2</sub>Normative Atlases for the Cervical Spinal Cord from 3T MRI
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND AND PURPOSE Acquiring and interpreting quantitative myelin‐specific MRI data at an individual level is challenging because of technical difficulties and natural myelin variation in the population. To overcome these challenges, we used multiecho T2myelin water imaging (MWI) to create T2metric healthy population atlases that depict the mean and variation of myelin water fraction (MWF), and intra‐ and extracellular water mobility as described by geometric mean T2(IEGMT2). METHODS Cervical cord MWI was performed at 3T on 20 healthy individuals (10M/10F, mean age: 36 years) and 3 relapsing remitting multiple sclerosis (RRMS) participants (1M/2F, age: 39/42/37 years). Anatomical data were collected for the purpose of image segmentation and registration. Atlases were created by coregistering and averaging T2metrics from all controls. Voxel‐wisez‐score maps from 3 RRMS participants were produced to demonstrate the preliminary utility of the MWF and IEGMT2atlases. RESULTS The average MWF atlas provides a representation of myelin in the spinal cord consistent with well‐known spinal cord anatomical characteristics. The IEGMT2atlas also depicted structural variations in the spinal cord.Z‐score analysis illustrated distinct abnormalities in MWF and IEGMT2in the 3 RRMS cases. CONCLUSIONS Our findings highlight the potential for using a quantitative T2relaxation metric atlas to visualize and detect pathology in spinal cord. Our MWF and IEGMT2atlases (URL: https://sourceforge.net/projects/mwi-spinal-cord-atlases/ ) can serve as normative references in the cervical spinal cord for other studies.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».