HARDI-ZOOMit protocol improves specificity to microstructural changes in presymptomatic myelopathy
Notice bibliographique
Résumé
Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) proved promising in patients with non-myelopathic degenerative cervical cord compression (NMDCCC), i.e., without clinically manifested myelopathy. Aim of the study is to present a fast multi-shell HARDI-ZOOMit dMRI protocol and validate its usability to detect microstructural myelopathy in NMDCCC patients. In 7 young healthy volunteers, 13 age-comparable healthy controls, 18 patients with mild NMDCCC and 15 patients with severe NMDCCC, the protocol provided higher signal-to-noise ratio, enhanced visualization of white/gray matter structures in microstructural maps, improved dMRI metric reproducibility, preserved sensitivity (SE = 87.88%) and increased specificity (SP = 92.31%) of control-patient group differences when compared to DTI-RESOLVE protocol (SE = 87.88%, SP = 76.92%). Of the 56 tested microstructural parameters, HARDI-ZOOMit yielded significant patient-control differences in 19 parameters, whereas in DTI-RESOLVE data, differences were observed in 10 parameters, with mostly lower robustness. Novel marker the white-gray matter diffusivity gradient demonstrated the highest separation. HARDI-ZOOMit protocol detected larger number of crossing fibers (5-15% of voxels) with physiologically plausible orientations than DTI-RESOLVE protocol (0-8% of voxels). Crossings were detected in areas of dorsal horns and anterior white commissure. HARDI-ZOOMit protocol proved to be a sensitive and practical tool for clinical quantitative spinal cord imaging.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».