High resolution diffusion imaging in the unfixed post-mortem infant brain at 7T
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffusion MRI of the infant brain allows investigation of the organizational structure of maturing fibers during brain development. Post-mortem imaging has the potential to achieve high resolution by using long scan times, enabling precise assessment of small structures. Technical development for post-mortem diffusion MRI has primarily focused on scanning of fixed tissue, which is robust to effects like temperature drift that can cause unfixed tissue to degrade. The ability to scan unfixed tissue in the intact body would enable post-mortem studies without organ donation, but poses new technical challenges. This paper describes our approach to scan setup, protocol optimization, and tissue protection in the context of the Developing Human Connectome Project (dHCP) of neonates. A major consideration was the need to preserve the integrity of unfixed tissue during scanning in light of energy deposition at ultra-high magnetic field strength. We present results from one of the first two subjects recruited to the study, who died on postnatal day 46 at 29+6 weeks postmenstrual age, demonstrating high-quality diffusion MRI data. We find altered diffusion properties consistent with post-mortem changes reported previously. Preliminary voxel-wise and tractography analyses are presented with comparison to age-matched in vivo dHCP data. These results show that high-quality, high-resolution post-mortem data of unfixed tissue can be acquired to explore the developing human 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».