Rethinking MRI as a measurement device through modular and portable pipelines
Notice bibliographique
Résumé
The premise of MRI as a reliable measurement device is limited by proprietary barriers and inconsistent implementations, which prevent the establishment of measurement uncertainties. As a result, biomedical studies that rely on these methods are plagued by systematic variance, undermining the perceived promise of quantitative imaging biomarkers (QIBs) and hindering their clinical translation. This review explores the added value of open-source measurement pipelines in minimizing variability sources that would otherwise remain unknown. First, we introduce a tiered benchmarking framework (from black-box to glass-box) that exposes how opacity at different workflow stages propagates measurement uncertainty. Second, we provide a concise glossary to promote consistent terminology for strategies that enhance reproducibility before acquisition or enable valid post-hoc pooling of QIBs. Building on this foundation, we present two illustrative measurement workflows that decouple workflow logic from the orchestration of computational processes in an MRI measurement pipeline, rooted in the core principles of modularity and portability. Designed as accessible entry points for implementation, these examples serve as practical guides, helping users adapt the frameworks to their specific needs and facilitating collaboration. Through critical evaluation of existing approaches, we discuss how standardized workflows can help identify outstanding challenges in translating glass-box frameworks into clinical scanner environments. Ultimately, achieving this goal will require coordinated efforts from QIB developers, regulators, industry partners, and clinicians alike.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».