Harmonized Protocol for Segmentation of the Hippocampal Tail on High-Resolution <i>in vivo</i> MRI from the Hippocampal Subfields Group (HSG)
Notice bibliographique
Résumé
The hippocampus is a heterogeneous structure with cytoarchitectonically distinct subfields that exhibit heterogeneous lifespan trajectories and are differentially susceptible to diseases. Advances in high-resolution imaging have accelerated research on these structures, yet variability in segmentation protocols limits cross-study comparability. The Hippocampal Subfields Group (HSG) is an international consortium addressing this challenge by developing a reliable, accessible, and freely available segmentation protocol for high-resolution T2-weighted 3 tesla MRI scans (http://www.hippocampalsubfields.com). Here, we present the harmonized protocol for the posterior portion of the hippocampus (the "tail"), complementing the previously established "body" protocol, and with an anterior "head" protocol under development. The tail protocol provides standardized definitions of the external boundaries for the posterior-most extent of the hippocampus, facilitating consistent segmentation from surrounding tissues. The research community was extensively involved through an online survey that incorporated comprehensive protocol details, feasibility assessments, tutorial videos, and illustrative segmentations. Through this collaborative process, consensus emerged to exclude subfield labeling in the hippocampal tail due to limited visibility of internal landmarks and substantial anatomical variability in this region. All proposed boundary guidelines were deemed clear and agreed upon via a Delphi procedure. The harmonized tail protocol has high intra- (Averaged ICC(2,1) > 0.98; Averaged Dice Similarity Coefficient = 0.92) and inter-rater reliability (Averaged ICC(2,k) > 0.98; Averaged Dice Similarity Coefficient = 0.86) and offers a practical framework for replicable segmentation. By establishing standardized guidelines, this protocol enhances comparability of findings across developmental, aging, and clinical research and is compatible with ongoing technological advances.
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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 | 0,035 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,016 |
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 ».