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Enregistrement W4281558402 · doi:10.1016/j.jmbbm.2022.105294

Fiber orientation downsampling compromises the computation of white matter tract-related deformation

2022· article· en· W4281558402 sur OpenAlexaff
Zhou Zhou, Teng Wang, Daniel Jörgens, Xiaogai Li

Notice bibliographique

RevueJournal of the mechanical behavior of biomedical materials/Journal of mechanical behavior of biomedical materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilVetenskapsrådetKungliga Tekniska HögskolanSwedish Foundation for International Cooperation in Research and Higher Education
Mots-clésDiffusion MRIVoxelFiber tractUpsamplingOrientation (vector space)White matterArtificial intelligenceComputer scienceComputer visionGeometryMathematicsMagnetic resonance imagingMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incorporating neuroimaging-revealed structural details into finite element (FE) head models opens vast new opportunities to better understand brain injury mechanisms. Recently, growing efforts have been made to integrate fiber orientation from diffusion tensor imaging (DTI) into FE models to predict white matter (WM) tract-related deformation that is biomechanically characterized by tract-related strains. Commonly used approaches often downsample the spatially enriched fiber orientation to match the FE resolution with one orientation per element (i.e., element-wise orientation implementation). However, the validity of such downsampling operation and corresponding influences on the computed tract-related strains remain elusive. To address this, the current study proposed a new approach to integrate voxel-wise fiber orientation from one DTI atlas (isotropic resolution of 1 mm3) into FE models by embedding orientations from multiple voxels within one element (i.e., voxel-wise orientation implementation). By setting the responses revealed by the newly proposed voxel-wise orientation implementation as the reference, we evaluated the reliability of two previous downsampling approaches by examining the downsampled fiber orientation and the computationally predicted tract-related strains secondary to one concussive impact. Two FE models with varying element sizes (i.e., 6.4 ± 1.6 mm and 1.3 ± 0.6 mm, respectively) were incorporated. The results showed that, for the model with a large voxel-mesh resolution mismatch, the downsampled element-wise fiber orientation, with respect to its voxel-wise counterpart, exhibited an absolute deviation over 30° across the WM/gray matter interface and the pons regions. Accordingly, this orientation deviation compromised the computation of tract-related strains with normalized root-mean-square errors up to 30% and underestimated the peak tract-related strains up to 10%. For the other FE model with finer meshes, the downsampling-induced effects were lower, both on the fiber orientation and tract-related strains. Taken together, the voxel-wise orientation implementation is recommended in future studies as it leverages the DTI-delineated fiber orientation to a larger extent than the element-wise orientation implementation. Thus, this study yields novel insights on integrating neuroimaging-revealed fiber orientation into FE models and may better inform the computation of WM tract-related deformation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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