Ex vivo human brain volumetry: Validation of MRI measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The volume of in vivo human brains is determined with various MRI measurement tools that have not been assessed against a gold standard. The purpose of this study was to validate the MRI brain volumes by scanning ex vivo, in situ specimens, which allows the extraction of the brain after the scan to compare its volume with the gold‐standard water displacement method (WDM). Methods The 3T MRI T 2 ‐weighted, T 1 ‐weighted, and MP2RAGE images of seven anatomical heads fixed with an alcohol‐formaldehyde solution were acquired. The gray and white matter were assessed using two methods: (i) a manual intensity‐based threshold segmentation using Display (MINC‐ToolKit) and (ii) an automatic deep learning–based segmentation tool ( SynthSeg ). The brains were extracted and their volumes measured with the WDM after the removal of their meninges and a midsagittal cut. Volumes from all methods were compared with the ground truth (WDM volumes) using a repeated‐measures analysis of variance. Results Mean brain volumes, in cubic centimeters, were 1111.14 ± 121.78 for WDM, 1020.29 ± 70.01 for manual T 2 ‐weighted, 1056.29 ± 90.54 for automatic T 2 ‐weighted, 1094.69 ± 100.51 for automatic T 1 ‐weighted, 1066.56 ± 96.52 for automatic magnetization‐prepared 2 rapid gradient‐echo first inversion time, and 1156.18 ± 121.87 for automatic magnetization‐prepared 2 rapid gradient‐echo second inversion time. All volumetry methods were significantly different (F = 17.874; p < 0.001) from the WDM volumes, except the automatic T 1 ‐weighted volumes. Conclusion SynthSeg accurately determined the brain volume in ex vivo, in situ T 1 ‐weighted MRI scans. The results suggested that given the contrast similarity between the ex vivo and in vivo sequences, the brain volumes of clinical studies are most probably sufficiently accurate, with some degree of underestimation depending on the sequence used.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».