Longitudinal Structural <scp>MRI</scp> in Neurologically Healthy Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Structural brain MRI measures are frequently examined in both healthy and clinical groups, so an understanding of how these measures vary over time is desirable. PURPOSE: To test the stability of structural brain MRI measures over time. POPULATION: In all, 112 healthy volunteers across four sites. STUDY TYPE: Retrospective analysis of prospectively acquired data. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3 T, magnetization prepared - rapid gradient echo, and single-shell diffusion sequence. ASSESSMENT: Diffusion, cortical thickness, and volume data from the sensorimotor network were assessed for stability over time across 3 years. Two sites used a Siemens MRI scanner, two sites a Philips scanner. STATISTICAL TESTS: The stability of structural measures across timepoints was assessed using intraclass correlation coefficients (ICC) for absolute agreement, cutoff ≥0.80, indicating high reliability. Mixed-factorial analysis of variance (ANOVA) was used to examine between-site and between-scanner type differences in individuals over time. RESULTS: All cortical thickness and gray matter volume measures in the sensorimotor network, plus all diffusivity measures (fractional anisotropy plus mean, axial and radial diffusivities) for primary and premotor cortices, primary somatosensory thalamic connections, and the cortico-spinal tract met ICC. The majority of measures differed significantly between scanners, with a trend for sites using Siemens scanners to produce larger values for connectivity, cortical thickness, and volume measures than sites using Philips scanners. DATA CONCLUSION: Levels of reliability over time for all tested structural MRI measures were generally high, indicating that any differences between measurements over time likely reflect underlying biological differences rather than inherent methodological variability. LEVEL OF EVIDENCE: 4. TECHNICAL EFFICACY STAGE: 1.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».