Utility of Harmonisation for Fixel‐Based Metrics in Travelling Subjects and Alzheimer's Disease Data
Notice bibliographique
Résumé
Fixel-based analysis (FBA) is an advanced diffusion MRI analysis technique that facilitates the evaluation of white matter microstructure within 'fixels' (specific fibre populations within a voxel). In recent years, FBA has gained prominence for its ability to better characterise fibre tract-specific changes than the more conventional diffusion MRI approaches and has shown promise in elucidating the pathophysiology of psychiatric and neurological diseases. However, FBA has been predominantly limited to single-centre studies, minimising the generalisability of the technique. In this study, the popular ComBat harmonisation technique was adapted for whole-brain FBA of diffusion MRI data. The study evaluates the effectiveness of ComBat in harmonising FBA metrics of fibre density, fibre cross-section and the combined metric of fibre density and cross-section in a large travelling subject dataset (n = 49, scan = 162). Participants were scanned across multiple centres, using different scanner models and imaging protocols, and FBA metrics were compared under these varying conditions before and after harmonisation. In addition, the impact of ComBat harmonisation on disease-related findings was evaluated in an independent multi-centre Alzheimer's disease (AD) dataset, by comparing the same fixel-based measures in patients with AD (n = 27) to those in cognitively normal control participants (n = 29) before and after ComBat harmonisation. We demonstrated that ComBat harmonisation effectively mitigated variability across scanner sites, scanner models, and protocols, in the travelling subject dataset, thus enhancing the comparability of FBA metrics. Notably, ComBat harmonisation improved the detection of AD-related changes in the fornix, a critical white matter tract associated with cognitive function, and strengthened the correlations between FBA metrics and cognitive scores. These results underscore the potential of ComBat harmonisation in enhancing the reliability of multi-centre neuroimaging studies, supporting the use of harmonisation techniques for accurate detection of disease-specific changes in neurodegenerative conditions. The ability to perform ComBat harmonisation within the whole-brain FBA pipeline may help further this fibre-specific technique into large-scale multi-centre studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».