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CAT – A Computational Anatomy Toolbox for the Analysis of Structural MRI Data

2022· preprint· en· 626 citations· W4282822545 sur OpenAlex· 10.1101/2022.06.11.495736

Pourquoi ce travail est-il 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.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants
0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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

Résumé

Abstract A large range of sophisticated brain image analysis tools have been developed by the neuroscience community, greatly advancing the field of human brain mapping. Here we introduce the Computational Anatomy Toolbox (CAT) – a powerful suite of tools for brain morphometric analyses with an intuitive graphical user interface, but also usable as a shell script. CAT is suitable for beginners, casual users, experts, and developers alike providing a comprehensive set of analysis options, workflows, and integrated pipelines. The available analysis streams – illustrated on an example dataset – allow for voxel-based, surface-based, as well as region-based morphometric analyses. Notably, CAT incorporates multiple quality control options and covers the entire analysis workflow, including the preprocessing of cross-sectional and longitudinal data, statistical analysis, and the visualization of results. The overarching aim of this article is to provide a complete description and evaluation of CAT, while offering a citable standard for the neuroscience community.

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.

La notice

Revue
bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)
Thématique
Advanced Neuroimaging Techniques and Applications
Domaine
Medicine
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
National Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthAlexander von Humboldt-StiftungGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiBristol-Myers SquibbRoyal SocietyNorthern California Institute for Research and EducationRoyal Society Te ApārangiPfizerBioClinicaBiogenF. Hoffmann-La RocheUniversity of AucklandEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clés
Computer scienceToolboxWorkflowSuitePreprocessorVisualizationUSableGraphical user interfaceData scienceHuman–computer interactionData miningArtificial intelligenceWorld Wide Web
Résumé présent dans OpenAlex
oui