Increased Brain Volumetric Measurement Precision from Multi-Site 3D T1-weighted 3T Magnetic Resonance Imaging by Correcting Geometric Distortions
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) scanner-specific geometric distortions may contribute to scanner induced variability and decrease volumetric measurement precision for multi-site studies. The purpose of this study was to determine whether geometric distortion correction increases the precision of brain volumetric measurements in a multi-site multi-scanner study. Geometric distortion variation was quantified over a one-year period at 10 sites using the distortion fields estimated from monthly 3D T1-weighted MRI geometrical phantom scans. The variability of volume and distance measurements were quantified using synthetic volumes and a standard quantitative MRI (qMRI) phantom. The effects of geometric distortion corrections on MRI derived volumetric measurements of the human brain were assessed in two subjects scanned on each of the 10 MRI scanners and in 150 subjects with cerebrovascaular disease (CVD) acquired across imaging sites. Geometric distortions were found to vary substantially between different MRI scanners but were relatively stable on each scanner over a one-year interval. Geometric distortions varied spatially, increasing in severity with distance from the magnet isocenter. In measurements made with the qMRI phantom, the geometric distortion correction decreased the standard deviation of volumetric assessments by 35% and distance measurements by 42%. The average coefficient of variance decreased by 16% in gray matter and white matter volume estimates in the two subjects scanned on the 10 MRI scanners. Geometric distortion correction using an up-to-date correction field is recommended to increase precision in volumetric measurements made from MRI images.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».