<scp>FreeSurfer</scp>‐based segmentation of hippocampal subfields: A review of methods and applications, with a novel quality control procedure for <scp>ENIGMA</scp> studies and other collaborative efforts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Structural hippocampal abnormalities are common in many neurological and psychiatric disorders, and variation in hippocampal measures is related to cognitive performance and other complex phenotypes such as stress sensitivity. Hippocampal subregions are increasingly studied, as automated algorithms have become available for mapping and volume quantification. In the context of the Enhancing Neuro Imaging Genetics through Meta Analysis Consortium, several Disease Working Groups are using the FreeSurfer software to analyze hippocampal subregion (subfield) volumes in patients with neurological and psychiatric conditions along with data from matched controls. In this overview, we explain the algorithm's principles, summarize measurement reliability studies, and demonstrate two additional aspects (subfield autocorrelation and volume/reliability correlation) with illustrative data. We then explain the rationale for a standardized hippocampal subfield segmentation quality control (QC) procedure for improved pipeline harmonization. To guide researchers to make optimal use of the algorithm, we discuss how global size and age effects can be modeled, how QC steps can be incorporated and how subfields may be aggregated into composite volumes. This discussion is based on a synopsis of 162 published neuroimaging studies (01/2013-12/2019) that applied the FreeSurfer hippocampal subfield segmentation in a broad range of domains including cognition and healthy aging, brain development and neurodegeneration, affective disorders, psychosis, stress regulation, neurotoxicity, epilepsy, inflammatory disease, childhood adversity and posttraumatic stress disorder, and candidate and whole genome (epi-)genetics. Finally, we highlight points where FreeSurfer-based hippocampal subfield studies may be optimized.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle