Diffusion Kurtosis Imaging of neonatal Spinal Cord in clinical routine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffusion Kurtosis Imaging (DKI) has undisputed advantages over more classical diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI), as witnessed by a fast-increasing number of clinical applications and software packages widely adopted in brain imaging. However, in the neonatal setting, DKI is still largely underutilized in Spinal Cord (SC) imaging because of its inherently demanding technological requirements. Due to its extreme sensitivity to non-gaussian diffusion, DKI proves particularly suitable for detecting complex, subtle, fast microstructural changes occurring in this area at this early and critical stage of development, and not identifiable with only DTI. Given the multiplicity of congenital anomalies of the spinal canal, their crucial effect on later developmental outcome, and the close interconnection between SC region and the above brain, managing to apply such a method to neonatal cohort becomes of utmost importance. This study will (i) review the current methodological challenges associated with application of advanced dMRI methods like DKI in early infancy, (ii) illustrate the first semi-automated pipeline built on Spinal Cord Toolbox (SCT) for handling with DKI data of neonatal SC, from acquisition setting to estimation of diffusion measures, through accurate adjustment of processing algorithms customized for adult SC, and (iii) present preliminary results of its application in a pilot clinical case study. Results of this application agree with findings achieved in a corresponding adult survey, thus confirming validity of adopted pipeline and diagnostic value of DKI in pediatrics.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».