A method to remove the influence of fixative concentration on postmortem <scp> T <sub>2</sub> </scp> maps using a kinetic tensor model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Formalin fixation has been shown to substantially reduce T 2 estimates, primarily driven by the presence of fixative in tissue. Prior to scanning, post‐mortem samples are often placed into a fluid that has more favourable imaging properties. This study investigates whether there is evidence for a change in T 2 in regions close to the tissue surface due to fixative outflux into this surrounding fluid. Furthermore, we investigate whether a simulated spatial map of fixative concentration can be used as a confound regressor to reduce T 2 inhomogeneity. To achieve this, T 2 maps and diffusion tensor estimates were obtained in 14 whole, formalin‐fixed post‐mortem brains placed in Fluorinert approximately 48 hr prior to scanning. Seven brains were fixed with 10% formalin and seven brains were fixed with 10% neutral buffered formalin (NBF). Fixative outflux was modelled using a proposed kinetic tensor (KT) model, which incorporates voxelwise diffusion tensor estimates to account for diffusion anisotropy and tissue‐specific diffusion coefficients. Brains fixed with 10% NBF revealed a spatial T 2 pattern consistent with modelled fixative outflux. Confound regression of fixative concentration reduced T 2 inhomogeneity across both white and grey matter, with the greatest reduction attributed to the KT model versus simpler models of fixative outflux. No such effect was observed in brains fixed with 10% formalin. Correlations between the transverse relaxation rate R 2 and ferritin/myelin proteolipid protein (PLP) histology lead to an increased similarity for the relationship between R 2 and PLP for the two fixative types after KT correction.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».