Modelling the microstructural effects of white matter hyperintensities
Notice bibliographique
Résumé
Leukoaraiosis, or white matter hyperintensities (WMH), are lesions within white matter (WM) characterized by altered tissue microstructure, manifesting as changes in magnetic resonance imaging (MRI) metrics of water diffusion.Conventional MRI research compares metrics in WMH to those of all normal-appearing white matter (NAWM), ignoring potential distance-dependent effects of WMH.However, histopathological evidence suggests that the presence of WMH influences the microstructure of surrounding NAWM, with conflicting interpretations attributing these changes to inflammatory or degenerative processes.The present thesis aimed to characterize distinct patterns of microstructural change occurring in perilesional voxels and in WM tracts containing WMH.We leveraged the neurite orientation dispersion index (NODDI) model in large-scale, diffusion MRI data (N = 408) to differentiate changes in intraand extracellular water fractions (ICVF, ISOVF), as well as orientation dispersion (OD).To assess spatial variation, we generated a spatial gradient expanding from the WMH and fit Linear Mixed-Effects Models (LMMs) using diffusion parameters as continuous outcomes predicted by the distance from the WMH.We observed increases in ICVF and OD as the distance increased, suggesting that tissue microstructure was more disorganized in perilesional voxels.Utilizing probabilistic tractography to reconstruct WM regions, we identified microstructural abnormalities in regions containing WMH compared to contralateral, non-lesion regions.We further demonstrated that the proportion of WMH within a region predicted parameter changes, notably in ICVF and OD.When investigating the association of WMH proportion with parameter change, we demonstrate that even small lesions (<100mm 3 ) were significantly correlated with changes in the ICVF and OD.Our complementary analyses suggest a
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».