High-resolution segmentation of the cavum septum pellucidum in young adult human brains
Notice bibliographique
Résumé
The cavum septum pellucidum (CSP) is a small cerebrospinal fluid-filled space found between the lateral ventricles of the forebrain that is often used as a biomarker for neurological disease and brain injury. The incidence of the CSP varies widely in different studies, with many reports finding that the CSP is frequently absent in healthy brains. Variables such as race, age and sex are typically not well-reported in CSP studies, presenting a challenge to understanding the normal distribution of the CSP in adult human brains. Moreover, the small size and frequently indistinct borders present a challenge for automated segmentation of the CSP. To address these issues, we developed a novel manual parcelation approach to volumetrically segment the CSP in high-resolution T1-weighted structural MRIs from male and female participants in the young adult dataset of the Human Connectome Project (HCP). We identified the CSP in 95.6% of subjects, compared to 57.1% when the automated segmentation approach was used on the same subjects. The CSP volume was significantly larger in male than female brains, both in terms of raw volume and volumes normalized for intracranial volume. To our knowledge, this study is the first to develop and validate a segmentation protocol for CSP volume, and to evaluate both the incidence and volume of the CSP in a representative population of young adults. Overall, these results provide a more accurate representation of the CSP in control populations, laying an improved foundation for its potential use as a biomarker for various disorders.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».