A high-resolution in vivo magnetic resonance imaging atlas of the human hypothalamic region
Notice bibliographique
Résumé
The study of the hypothalamus and its topological changes provides valuable insights into underlying physiological and pathological processes. Owing to technological limitations, however, in vivo atlases detailing hypothalamic anatomy are currently lacking in the literature. In this work we aim to overcome this shortcoming by generating a high-resolution in vivo anatomical atlas of the human hypothalamic region. A minimum deformation averaging (MDA) pipeline was employed to produce a normalized, high-resolution template from multimodal magnetic resonance imaging (MRI) datasets. This template was used to delineate hypothalamic (n = 13) and extrahypothalamic (n = 12) gray and white matter structures. The reliability of the atlas was evaluated as a measure for voxel-wise volume overlap among raters. Clinical application was demonstrated by superimposing the atlas into datasets of patients diagnosed with a hypothalamic lesion (n = 1) or undergoing hypothalamic (n = 1) and forniceal (n = 1) deep brain stimulation (DBS). The present template serves as a substrate for segmentation of brain structures, specifically those featuring low contrast. Conversely, the segmented hypothalamic atlas may inform DBS programming procedures and may be employed in volumetric 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».