Assessing the Reliability of Template-Based Clustering for Tractography in Healthy Human Adults
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
Tractography is a non-invasive technique to investigate the brain's structural pathways (also referred to as tracts) that connect different brain regions. A commonly used approach for identifying tracts is with template-based clustering, where unsupervised clustering is first performed on a template in order to label corresponding tracts in unseen data. However, the reliability of this approach has not been extensively studied. Here, an investigation into template-based clustering reliability was performed, assessing the output from two datasets: Human Connectome Project (HCP) and MyConnectome project. The effect of intersubject variability on template-based clustering reliability was investigated, as well as the reliability of both deep and superficial white matter tracts. Identified tracts were evaluated by assessing Euclidean distances from a dataset-specific tract average centroid, the volumetric overlap across corresponding tracts, and along-tract agreement of quantitative values. Further, two template-based techniques were employed to evaluate the reliability of different clustering approaches. Reliability assessment can increase the confidence of a tract identifying technique in future applications to study pathways of interest. The two different template-based approaches exhibited similar reliability for identifying both deep white matter tracts and the superficial white matter.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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