A unified filtering method for estimating asymmetric orientation distribution functions
Notice bibliographique
Résumé
Numerous filtering methods have been proposed for estimating asymmetric orientation distribution functions (ODFs) for diffusion magnetic resonance imaging (dMRI). It can be hard to make sense of all these different methods, which share similar features and result in similar outputs. In this work, we disentangle these many filtering methods proposed in the past and combine them into a novel, unified filtering equation. We also propose a self-supervised data-driven approach for calibrating the filtering parameter values. Our equation is implemented in an open-source GPU-accelerated python software to facilitate its integration into any existing dMRI processing pipeline. Our method is applied on multi-shell multi-tissue fiber ODFs from the Human Connectome Project dataset (1.25 mm3 native resolution) and on single-shell single-tissue fiber ODFs from the Bilingualism and the Brain dataset (2.0 mm3 isotropic resolution) to evaluate the occurence of asymmetric patterns on different spatial resolutions, representing cutting-edge and “clinical” research data. Asymmetry measures such as the asymmetric index (ASI) and our novel number of fiber directions (NuFiD) are then used to explain the behaviour of our method in these images. The contributions of this work are: (i) the disentanglement and unification of filtering methods for estimating asymmetric ODFs; (ii) a calibration method for automatically fixing the parameters governing the filtering; (iii) an open-source, efficient implementation of our unified filtering method for estimating asymmetric ODFs; (iv) a novel number of fiber directions (NuFiD) index for explaining asymmetric fiber configurations; and (v) a novel template of asymmetries, revealing that our filtering method estimates asymmetric configurations in at least 50% of the brain voxels (∼31% of the white matter and ∼63% of the gray matter).
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».