US DE COOKIES Utilitzem cookies necessàries de sistema per al correcte funcionament de la web i cookies opcionals de Google Analytics per obtenir estadístiques de visita. +info
Configuració cookies
Necessàries
Les cookies necessàries són absolutament essencials perquè el lloc web funcioni correctament. Aquesta categoria només inclou galetes que garanteixen funcionalitats bàsiques i funcions de seguretat del lloc web. Aquestes cookies no emmagatzemen cap informació personal.
Nom
Proveïdor
Propietat
Finalitat
Caducitat
+info
_GRECAPTCHA
google.com
Propia
Proveir protecció antispam amb el servei reCaptcha
6 mesos
cc_cookie_accept
fidmag.org
Propia
Usada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)
1 any
WEB_SESSION
fidmag.org
Propia
Cookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.
al acabar la sessió
Anàlisi
Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitants amb el lloc web. Aquestes cookies ajuden a proporcionar informació sobre mètriques, el nombre de visitants, el percentatge de rebots, la font del trànsit, etc.
Nom
Proveïdor
Propietat
Finalitat
Caducitat
+info
_ga
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: Identifica els usuaris i proporciona informació sobre com els usuaris troben la pàgina web i com la utilitzen per a realització d'Informes estadístics
2 anys
_gat_gtag_UA_141706552_1
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics
1 minut
_gid
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds
Validez de la modulación y parámetros óptimos para morfometría basada en vóxeles avanzada
Radua J, Canales-Rodríguez EJ, Pomarol-Clotet E, Salvador R
Servei limitat a col·laboradors/res de la xarxa de centres de Germanes Hospitalàries. Rebreu un missatge al vostre correu-e amb un enllaç per a la descàrrega del present article.
Abstract
La morfometría basada en vóxeles (VBM) es una técnica de neuroimagen estructural muy usada para comparar los volúmenes regionales cerebrales meso- y macroscópicos entre pacientes y controles in vivo, pero algunos de sus pasos, especialmente la modulación, carecen de validación experimental. Este estudio tuvo dos objetivos: a) evaluar los efectos de la modulación para detectar anormalidades mesoscópicas (es decir, entre microscópicas y macroscópicas) en VBM clásica, publicada; y b) sugerir un conjunto de parámetros potencialmente óptimos para detectar anormalidades mesoscópicas con los nuevos algoritmos de normalización difeomórficos de alta resolución VBM avanzada. La sensibilidad y la ratio de falsos positivos después de modular o no en VBM clásica usando diferentes paquetes de software y estadísticas espaciales, y después de fijar un rango de diferentes parámetros en VBM avanzada (ANTS-SyN), fueron calculadas en 10 comparaciones VBM de 32 imágenes de materia gris alteradas vs. 32 imágenes no alteradas de diferentes controles sanos. Las anormalidades cerebrales simuladas incluyeron diferencias de volumen mesoscópicas especialmente debidas a adelgazamiento cortical. En VBM clásica, la modulación estuvo asociada a una disminución sustancial de la sensibilidad para detectar anormalidades mesoscópicas (p<0.001). Los parámetros óptimos para la VBM avanzada incluyeron la omisión de la modulación, el uso de amplios kernels de suavizado, y la aplicación de estadísticas espaciales basadas en vóxeles o threshold-free cluster enhancement (TFCE). La disminución de sensibilidad asociada a la modulación fue debida a un incremento de la variancia, y fue más severa en los algoritmos de normalización de mayor resolución. Los hallazgos de este estudio sugieren el uso de VBM no modulada para detectar anormalidades mesoscópicas como adelgazamiento cortical.