Additional file 1 of MRI R2* and quantitative susceptibility mapping in brain tissue with extreme iron overload
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. Median and inter quartile range (IQR) of magnetic susceptibility values (in ppm) assessed in whole brain and cerebrospinal fluid (CSF) as reference region, for each algorithm respectively. Table S2. Statistical results (F and p values) of investigating the effect of mapping algorithm on R2* for each brain region and group independently. Table S3. Statistical results (F and p value) for investigating the effect of mapping algorithm on magnetic susceptibility values in different brain regions, for multiple reference regions, and both patients and controls, independently. Fig. S1. Correlation between R2* and quantitative susceptibility (QSM) values for different QSM algorithms and R2* assessed using the algorithm for fast monoexponential fitting based on auto-regression on linear operations using only the first four echoes. The top row shows the correlation for QSM with whole brain reference, the middle row for QSM with cerebrospinal fluid (CSF) reference and the bottom row for QSM without reference. fansi Fast nonlinear susceptibility inversion, iLSQR Improved sparse linear equation and least-squares, medi Morphology enabled dipole inversion, merts Multiecho rapid two step, star Streaking artifact reduction, romeo Rapid opensource minimum spanning tree algorithm. Fig. S2. Correlation between R2* and quantitative susceptibility mapping (QSM) values for different QSM algorithms and R2* assessed using fitting with a linear model in logarithm space. The top row shows the correlation for QSM with whole brain reference, the middle row for QSM with cerebrospinal fluid (CSF) reference and the bottom row for QSM without reference. fansi Fast nonlinear susceptibility inversion, iLSQR Improved sparse linear equation and least-squares, medi Morphology enabled dipole inversion, merts Multiecho rapid two step, star Streaking artifact reduction, romeo Rapid opensource minimum spanning tree algorithm. Fig. S3. Correlation between R2* and quantitative susceptibility mapping (QSM) values for different QSM algorithms and R2* assessed using monoexponential R2* fitting with a nonlinear algorithm which considers only echoes above the noise level. The top row shows the correlation for QSM with whole brain reference, the middle row for QSM with cerebrospinal fluid (CSF) reference and the bottom row for QSM without reference. fansi Fast nonlinear susceptibility inversion, iLSQR Improved sparse linear equation and least-squares, medi Morphology enabled dipole inversion, merts Multiecho rapid two step, star Streaking artifact reduction, romeo Rapid opensource minimum spanning tree algorithm. Fig. S4. Correlation between R2* and quantitative susceptibility mapping (QSM) values for different QSM algorithms and R2* assessed using integrated mapping tool of the MRI system. The top row shows the correlation for QSM with whole brain reference, the middle row for QSM with cerebrospinal fluid (CSF) reference and the bottom row for QSM without reference. fansi Fast nonlinear susceptibility inversion, iLSQR Improved sparse linear equation and least-squares, medi Morphology enabled dipole inversion, merts Multiecho rapid two step, star Streaking artifact reduction, romeo Rapid opensource minimum spanning tree algorithm. Fig. S5. Correlation between R2* and quantitative susceptibility mapping (QSM) values for different QSM algorithms and R2* assessed using numerical algorithm for real-time R2* mapping. The top row shows the correlation for QSM with whole brain reference, the middle row for QSM with cerebrospinal fluid (CSF) reference and the bottom row for QSM without reference. fansi Fast nonlinear susceptibility inversion, iLSQR Improved sparse linear equation and least-squares, medi Morphology enabled dipole inversion, merts Multiecho rapid two step, star Streaking artifact reduction, romeo Rapid opensource minimum spanning tree algorithm.
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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 | 0,002 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,829 | 0,142 |
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 ».