Brain Myelin Water Fraction and Diffusion Tensor Imaging Atlases for 9‐10 Year‐Old Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Myelin water imaging (MWI) and diffusion tensor imaging (DTI) provide information about myelin and axon-related brain microstructure, which can be useful for investigating normal brain development and many childhood brain disorders. While pediatric DTI atlases exist, there are no pediatric MWI atlases available for the 9-10 years old age group. As myelination and structural development occurs throughout childhood and adolescence, studies of pediatric brain pathologies must use age-specific MWI and DTI healthy control data. We created atlases of myelin water fraction (MWF) and DTI metrics for healthy children aged 9-10 years for use as normative data in pediatric neuroimaging studies. METHODS: , DTI, and MWI scans were acquired from 20 healthy children (mean age: 9.6 years, range: 9.2-10.3 years, 4 females). ANTs and FSL registration were used to create quantitative MWF and DTI atlases. Region of interest (ROI) analysis in nine white matter regions was used to compare pediatric MWF with adult MWF values from a recent study and to investigate the correlation between pediatric MWF and DTI metrics. RESULTS: Adults had significantly higher MWF than the pediatric cohort in seven of the nine white matter ROIs, but not in the genu of the corpus callosum or the cingulum. In the pediatric data, MWF correlated significantly with mean diffusivity, but not with axial diffusivity, radial diffusivity, or fractional anisotropy. CONCLUSIONS: Normative MWF and DTI metrics from a group of 9-10 year old healthy children provide a resource for comparison to pathologies. The age-specific atlases are ready for use in pediatric neuroimaging research and can be accessed: https://sourceforge.net/projects/pediatric-mri-myelin-diffusion/.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».