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Enregistrement W4403021640 · doi:10.52294/001c.123347

The Douglas-Bell Canada Brain Bank Post-mortem Brain Imaging Protocol

2024· article· en· W4403021640 sur OpenAlexafffundabout
Mahsa Dadar, Liana Guerra Sanches, Jérémie P. Fouquet, Roqaie Moqadam, Zaki Alasmar, Ilana R. Leppert, Dominique Mirault, Josefina Maranzano, Naguib Mechawar, M. Mallar Chakravarty, Yashar Zeighami

Notice bibliographique

RevueAperture Neuro · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain Canada
Mots-clésProtocol (science)NeuroscienceMedicinePsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic resonance imaging (MRI) is a valuable non-invasive tool that has been widely used for in vivo investigations of brain morphometry and microstructural characteristics. Post-mortem MRIs can provide complementary anatomical and microstructural information to in vivo imaging and ex vivo neuropathological assessments without compromising the sample for future investigations. We have developed a post-mortem MRI protocol for the brain specimens of the Douglas-Bell Canada Brain Bank (DBCBB), the largest brain bank in Canada housing over 3000 neurotypical and diseased brain specimens, that allows for acquisition of high-resolution 3T and 7T MRIs. Our protocol can be used to scan DBCBB specimens with minimal tissue manipulation, allowing for feasibly scanning large numbers of post-mortem specimens while retaining the quality of the tissue for downstream histology and immunohistochemistry assessments. We demonstrate the robustness of this protocol despite the dependency of image quality on fixation by acquiring data on the first day of extraction and fixation, to over twenty years post fixation. The acquired images can be used to perform volumetric segmentations, cortical thickness measurements, and quantitative analyses which can be potentially used to link MRI-derived and ex vivo histological measures, assaying both the normative organization of the brain and ex vivo measures of pathology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,020

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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