NSD_hypothalamus_atlas
Notice bibliographique
Résumé
This study describes a high-resolution in-vivo magnetic resonance imaging atlas of the human hypothalamus.<br> <br> We employed a minimum deformation averaging (MDA) pipeline to produce a normalized (MNI152b), high-resolution template from multimodal (T1w and T2w) magnetic resonance imaging (MRI) datasets. 990 subjects derived from the HCP1200 date release were included in this study.<br> This template was used to delineate hypothalamic (n=13) and extrahypothalamic (n=12) gray and white matter structures.<br> <br> Files (in bold) of the hypothalamus atlas segmentation (tables (.csv) and images (nifti format)):<br> -a table with the structure name, abbreviation and label number:<br> <strong>Volumes_names-labels.csv</strong><br> -the full volume segmentation in 0.25 and 0.5 millimeter isotropic resolution:<br> <strong>atlas_labels_0.25mm.nii.gz</strong><br> <strong>atlas_labels_0.5mm.nii.gz</strong><br> -an archive of binary images of each structure separately:<br> <strong>isolated_nuclei_0.25mm_resolution.zip</strong><br> <br> The high-contrast, high-resolution MDA template images in 0.25 and 0.5 millimeter isotropic resolution:<br> <strong>MDA_990HCP_t1_MNI152b_0.25.nii.gz<br> MDA_990HCP_t1_MNI152b_0.5.nii.gz<br> MDA_990HCP_t2_MNI152b_0.25.nii.gz<br> MDA_990HCP_t2_MNI152b_0.5.nii.gz</strong><br> <br> Tables that describe the average structure volumes in the subjects used to generate the MDAs:<br> <strong>Average_left_right_hemispheric_hypothalamic_volumes_by_Sex.csv<br> Average_left_right_hemispheric_hypothalamic_volumes.csv</strong> <strong>Estimated_volumes_of_hypothalamus_proper_its_divisions_and_nuclei.csv</strong> Authors: Clemens Neudorfer, Jürgen Germann, Gavin J.B. Elias, Alexandre Boutet, Robert Gramer, Andres M. Lozano Affiliations:<br> Division of Neurosurgery, Depatment of Surgery, Toronto Western Hospital, University of Toronto, Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,019 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».