End-to-end evaluation of white matter microstructure of the visual pathway in asymmetric glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffusion magnetic resonance imaging is a non-invasive neuroimaging technique that enables in vivo evaluation of white matter microstructure, providing sensitivity to tissue abnormalities caused by disease. Glaucoma, the second leading cause of blindness worldwide, is characterized by progressive loss of retinal ganglion cells and axonal damage in the optic nerve, leading to degeneration along the entire visual pathway. This degeneration includes secondary effects on fiber crossings within the optic chiasm, which are challenging to characterize with conventional diffusion models. In this study, we evaluated 31 patients with asymmetric glaucoma and 31 healthy controls using advanced diffusion magnetic resonance imaging methods, including Diffusion Tensor Imaging, Constrained Spherical Deconvolution, multi-tensor fit via Multi-Resolution Discrete Search method, and Fixel-Based Analysis. We found significant differences of diffusion metrics in white matter tracts of the visual system, including the optic nerve, optic chiasm, optic tracts, and optic radiations. Moreover, diffusion metrics correlated with clinical ophthalmological parameters such as cup-to-disc ratio, visual field mean deviation, and retinal nerve fiber layer thickness. These findings support the use of advanced diffusion magnetic resonance imaging models as sensitive tools for detecting Wallerian degeneration and resolving complex white matter architecture in the human visual pathway, and demonstrate their utility to study other fiber-crossing regions throughout the brain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».