Combined application of voxel-based morphometry and magnetization transfer ratio for group analysis of magnetic resonance images
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) is conventionally used for macroscopic qualitative observations. However, increasingly there is a need for quantitative MRI measures, which may lead to enhanced detection sensitivity. Two quantitative techniques that may be used to make neuroanatomical inferences about a population or between different populations are magnetization transfer ratio (MTR) and voxel-based morphometry (VBM). VBM involves the statistical analysis of smoothed segmented white or gray matter maps to reflect increases or decreases in the probability of classifying a voxel as either white or gray matter. MTR provides a measure of the interaction of water and semi-solids within tissue, and thus is indicative of its macromolecular density and microstructural integrity. An MTR group analysis may detect variations of these semi-solid tissue characteristics within or between populations. This thesis investigates the relationship between information attained from VBM and MTR population studies carried out in the context of the Saguenay Youth Study. Additionally, through this study, the effects of age and gender on brain neuroanatomy are explored using the above techniques. The observed age and gender VBM and MTR effects were consistent with existing literature, but also offered new findings. Overall, applying MTR in conjunction with VBM allows for further insight into the origins of specific anatomical changes, and the discovery of areas that undergo within-tissue development without corresponding white or gray matter volume changes.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».