Importance of <scp> R <sub>2</sub> </scp> accuracy in susceptibility source separation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To examine the importance of R 2 accuracy on independent paramagnetic and diamagnetic outputs from susceptibility source separation in the brain from two publicly available methods. Methods The effects of R 2 errors, which translate into errors, on output maps from χ‐separation and χ‐sepnet were examined using data from 11 healthy volunteers. Baseline R 2 values were determined by Bloch modeling a dual‐echo turbo spin echo decay with measured flip angles. R 2 errors were introduced from either simple exponential fitting, R 2 multiplication factors, or R 2 approximation using only . Altered R 2 maps were then used as input for the susceptibility source separation models using either default or calculated relaxometric constant. Difference maps and mean percentage errors within regions of interest (ROIs) were measured. Results Errors in R 2 , and hence , directly affected paramagnetic and diamagnetic components. χ‐sepnet was less sensitive to R 2 errors than χ‐separation and had reduced variance among subjects. χ‐sepnet susceptibility component errors did not reach more than ±20% in most ROIs for all alteration approaches. In contrast, χ‐separation, with default relaxometric constant, reached 56% susceptibility component error with −25% R 2 error input. Exponential fitting R 2 error exceeded −25%, thus, even larger component errors occurred. ‐based approximation had −25% R 2 mean error across ROIs (−18% across whole brain), yielding 57% mean susceptibility component error across ROIs. Conclusion Paramagnetic and diamagnetic outputs of susceptibility source separation methods have variable responses to R 2 error, that may occur with simple R 2 fitting or R 2 approximation, and can be strongly biased by it.
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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 | 0,010 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».