A R-Script for Generating Multiple Sclerosis Lesion Pattern Discrimination Plots
Notice bibliographique
Résumé
One significant characteristic of Multiple Sclerosis (MS), a chronic inflammatory demyelinating disease of the central nervous system, is the evolution of highly variable patterns of white matter lesions. Based on geostatistical metrics, the MS-Lesion Pattern Discrimination Plot reduces complex three- and four-dimensional configurations of MS-White Matter Lesions to a well-arranged and standardized two-dimensional plot that facilitates follow-up, cross-sectional and medication impact analysis. Here, we present a script that generates the MS-Lesion Pattern Discrimination Plot, using the widespread statistical computing environment R. Input data to the script are Nifti-1 or Analyze-7.5 files with individual MS-White Matter Lesion masks in Montreal Normal Brain geometry. The MS-Lesion Pattern Discrimination Plot, variogram plots and associated fitting statistics are output to the R console and exported to standard graphics and text files. Besides reviewing relevant geostatistical basics and commenting on implementation details for smooth customization and extension, the paper guides through generating MS-Lesion Pattern Discrimination Plots using publicly available synthetic MS-Lesion patterns. The paper is accompanied by the R script LDPgenerator.r, a small sample data set and associated graphics for comparison.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,208 | 0,110 |
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 ».