Longitudinal stability of brain and spinal cordquantitative MRI measures
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative MRI (qMRI) promises better specificity, accuracy, and stability relative to its clinically-used qualitative MRI counterpart.Longitudinal stability is particularly important in qMRI.The goal is to reliably quantify tissue properties that may be assessed in longitudinal clinical studies throughout disease progression or during treatment.In this work, we present the initial data release of the quantitative MRI portion of the Courtois project on neural modelling (CNeuroMod), where the brain and cervical spinal cord of six participants were scanned at regular intervals over the course of several years.This first release includes three years of data collection and up to ten sessions per participant using quantitative MRI imaging protocols (T1, magnetization transfer (MTR, MTsat), and diffusion).Coefficient of variations (COV) over this timeframe ranged between 0.6% to 2.3% (intrasubject) and 0.4% to 3.5% (intersubject) for T1/MTR/MTsat in whole-brain white matter (WM), and between 0.6% to 1.3% (intrasubject) and 3.0% to 10.3% (intersubject) for diffusion FA/MD/RD in the three corpus callosum regions.In the spine, COVs ranged between 2.3% and 4.5% (intrasubject) and 5.1% to 9.7% (intersubject) for measured spine WM cross-sectional area (CSA) across the C2 and C3 vertebral levels, and between 3.9% to 9.5% (intrasubject) and 4.0% to 8.4% (intersubject) in WM across the C2 and C5 vertebral levels for all qMRI metrics (T1, MTR, MTsat, FA, MD, RD).Results from this work show the level of stability that can be expected from qMRI protocols in the brain and spinal cord, and could help in the design of future longitudinal clinical studies.
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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 | 0,030 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».