Myelin water and tensor‐valued diffusion imaging: (How) are they related?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Conventional MRI offers limited insight into specific characteristics of central nervous system tissue, whereas quantitative MRI measures can provide more detailed information about different aspects of microstructure. A multi‐metric approach involving multiple quantitative measures may improve our understanding of healthy tissue and pathology. Previous work shows myelin water fraction (MWF) is related to fractional anisotropy (FA), but this relationship is complicated by confounding factors that may be resolved using tensor‐valued diffusion imaging, which yields measurements of microscopic FA (μFA) and tissue heterogeneity (CMD). Our aims were to better understand how measures from myelin water and tensor‐valued diffusion imaging relate to one another, and to demonstrate how these measures can be used to characterize microstructure in both healthy white matter and pathological changes. Methods We assessed the relationship between MWF, FA, μFA, and CMD from 25 healthy individuals through atlas comparison, correlation analysis, and tract profiling. We also applied z‐score analysis and tract profiling in five people with multiple sclerosis (MS) to evaluate the multi‐metric utility of these measures in assessing pathology. Results Although correlation analysis showed moderate, but potentially misleading relationships between metrics, tract profiling showed consistent tract‐specific pattern differences between metrics in healthy tissue. In MS, MWF, μFA, and CMD were the most sensitive to pathological changes, showing regions of abnormality even in normal‐appearing white matter and along lesional tracts, and highlighting different types of damage. Conclusion Using MWF, μFA, and CMD to separately assess myelination, anisotropy, and tissue heterogeneity enhances our ability to investigate development, aging, disease, and injury.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».