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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Neher, Peter [VerfasserIn]   i
 Hirjak, Dusan [VerfasserIn]   i
 Maier-Hein, Klaus H. [VerfasserIn]   i
Titel:Radiomic tractometry reveals tract-specific imaging biomarkers in white matter
Verf.angabe:Peter Neher, Dusan Hirjak & Klaus Maier-Hein
E-Jahr:2024
Jahr:05 January 2024
Umfang:11 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 12.03.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Nature Communications
Ort Quelle:[London] : Springer Nature, 2010
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:15(2024), Artikel-ID 303, Seite 1-11
ISSN Quelle:2041-1723
Abstract:Tract-specific microstructural analysis of the brain’s white matter (WM) using diffusion MRI has been a driver for neuroscientific discovery with a wide range of applications. Tractometry enables localized tissue analysis along tracts but relies on bare summary statistics and reduces complex image information along a tract to few scalar values, and so may miss valuable information. This hampers the applicability of tractometry for predictive modelling. Radiomics is a promising method based on the analysis of numerous quantitative image features beyond what can be visually perceived, but has not yet been used for tract-specific analysis of white matter. Here we introduce radiomic tractometry (RadTract) and show that introducing rich radiomics-based feature sets into the world of tractometry enables improved predictive modelling while retaining the localization capability of tractometry. We demonstrate its value in a series of clinical populations, showcasing its performance in diagnosing disease subgroups in different datasets, as well as estimation of demographic and clinical parameters. We propose that RadTract could spark the establishment of a new generation of tract-specific imaging biomarkers with benefits for a range of applications from basic neuroscience to medical research.
DOI:doi:10.1038/s41467-023-44591-3
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1038/s41467-023-44591-3
 kostenfrei: Volltext: https://www.nature.com/articles/s41467-023-44591-3
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-44591-3
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Biomarkers
 Computational neuroscience
 Machine learning
 Psychiatric disorders
K10plus-PPN:1883175607
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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