Reliability and Spatial Consistency of MR Diffusion Tensor Imaging Measures Along the Cerebral Perivascular Space
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Diffusion tensor imaging analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) has emerged as a promising noninvasive method for evaluating water motion that may reflect glymphatic system function. However, the reliability of DTI-ALPS measurements across different region-of-interest (ROI) selection methods remains underinvestigated. This study aimed to assess the interrater reliability among three neuroradiologists in native space and compare DTI-ALPS indices derived from ROIs placed in subjects' native space versus standardized Montreal Neurological Institute (MNI) space. METHODS: DTI-ALPS indices from 16 healthy subjects were calculated from both left and right hemispheres using two ROI placement approaches: (1) native space ROIs manually placed by three neuroradiologists, and (2) standardized ROIs in MNI space based on the fractional anisotropy template. Interrater reliability was assessed using intraclass correlation coefficients (ICCs). The proportion of ROI overlaps among the three neuroradiologists was also evaluated. Differences between native and MNI space measurements were evaluated using related-samples Friedman's analysis with post hoc pairwise comparisons. RESULTS: Interrater reliability for native space ROI placement was moderate for left-sided DTI-ALPS indices (ICC = 0.599) and good for right-sided DTI-ALPS indices (ICC = 0.807). Spatial overlap analysis revealed poor Dice similarity coefficients across all ROI types (range: 0.047-0.312), with right association ROIs showing higher spatial consistency. Significant differences were found between native and MNI space measurements for left-sided DTI-ALPS indices (p = 0.002) but not for right-sided DTI-ALPS indices (p = 0.913). CONCLUSION: These findings highlight the importance of standardized ROI selection approaches for clinical applications of DTI-ALPS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».