Mapping the aggregate g-ratio of white matter tracts using multi-modal MRI
Notice bibliographique
Résumé
at the macroscopic scale across the entire human brain using multi-modal MRI and sampled along white matter streamlines reconstructed from diffusion-weighted images to derive the g-ratio of a white matter tract. This tractometry approach has shown spatiotemporal variations in g-ratio across white matter tracts and networks. However, tractometry is biased by partial volume effects where voxels contain multiple fiber populations. To address this limitation, we used the Convex Optimization Modeling for Microstructure Informed Tractography (COMMIT) framework to derive tract-specific axonal and myelin volumes, which are used to compute the tract-specific aggregate g-ratio. We compare our novel COMMIT-based tract-specific g-ratio mapping approach to conventional tractometry in a group of 10 healthy adults. Our findings demonstrate that the tract-specific g-ratio mapping approach preserves the overall spatial distribution observed in tractometry and enhances contrast between tracts. Additionally, our scan-rescan data show high repeatability for medium to large caliber tracts. We show that short and large caliber tracts have a lower g-ratio, whereas tractometry results show the opposite trends. This technique advances tract-specific analysis by reducing biases introduced by the complex network of crossing white matter fibers.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».