Effect of geometric distortion correction on thickness and volume measurements of cortical parcellations in 3D T1w gradient echo sequences
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Automated brain volumetric analysis based on high-resolution T1-weighted MRI datasets is a frequently used tool in neuroimaging for early detection, diagnosis, and monitoring of various neurological diseases. However, image distortions can corrupt and bias the analysis. The aim of this study was to explore the variability of brain volumetric analysis due to gradient distortions and to investigate the effect of distortion correction methods implemented on commercial scanners. MATERIAL AND METHODS: 36 healthy volunteers underwent brain imaging using a 3T magnetic resonance imaging (MRI) scanner, including a high-resolution 3D T1-weighted sequence. For all participants, each T1-weighted image was reconstructed directly on the vendor workstation with (DC) and without (nDC) distortion correction. For each participant's set of DC and nDC images, FreeSurfer was used for the determination of regional cortical thickness and volume. RESULTS: Overall, significant differences were found in 12 cortical ROIs comparing the volumes of the DC and nDC data and in 19 cortical ROIs comparing the thickness of the DC and nDC data. The most pronounced differences for cortical thickness were found in the precentral gyrus, the lateral occipital and postcentral ROI (2.69, -2.91% and -2.79%, respectively) while cortical volumes differed most prominently in the paracentral, the pericalcarine and lateral occipital ROI (5.52%, -5.40% and -5.11%, respectively). CONCLUSION: Correcting for gradient non-linearities can have significant influence on volumetric analysis of cortical thickness and volume. Since the distortion correction is an automatic feature of the MR scanner, it should be stated by each study that applies volumetric analysis which images were used.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».