CEREBROVASCULAR ATLAS FROM MRA IMAGING OF 1336 SUBJECTS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to create a comprehensive statistical atlas of cerebral arteries to accurately capture variations among individuals and across different age groups. We utilized 1,336 publicly available multicenter magnetic resonance angiography (MRA) and T1-weighted MRI datasets, employing an automated blood vessel segmentation method, FFCM-MRF, to segment all blood vessels and measure their radii. Subsequently, the binary segmentation and vascular radius images were nonlinearly registered to the Montreal Neurological Institute (MNI) brain template using the T1-weighted MRI dataset. This process resulted in the creation of atlases that illustrate the probability of arterial occurrence, the average arterial radius, and the standard deviation of the arterial radius. The constructed vascular statistical atlas effectively showcases the major arteries and, when integrated with the probability atlas and the average vessel radius atlas, indicates a significantly higher probability of larger arteries, which decreases as the vessel radius diminishes. This observation aligns with previous research findings, and the similarity between the probability atlas and individual vascular images reached as high as 0.9659. In conclusion, this atlas effectively covers arterial radius information across nearly the entire age range, enabling the identification of variations between individual arterial voxel radii and the population using this atlas, thereby providing an important reference for cerebral vascular research.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle