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Enregistrement W1489802292 · doi:10.3233/jad-2012-112210

Hippocampal Shape Analysis in Alzheimer's Disease and Frontotemporal Lobar Degeneration Subtypes

2012· article· en· W1489802292 sur OpenAlexaff
Olof Lindberg, Mark Walterfang, Jeffrey CL Looi, Nikolai Malykhin, Per Östberg, Bram B. Zandbelt, Martin Styner, Beatriz Paniagua, Dennis Velakoulis, Eva Örndahl, Lars‐Olof Wahlund

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringSwedish Brain Power
Mots-clésFrontotemporal lobar degenerationFrontotemporal dementiaHippocampal formationNeuroscienceDiseaseAlzheimer's diseaseHippocampal sclerosisSemantic dementiaMedicinePathologyDementiaPsychologyTemporal lobeEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hippocampal pathology is central to Alzheimer's disease (AD) and other forms of dementia such as frontotemporal lobar degeneration (FTLD). Autopsy studies have shown that certain hippocampal subfields are more vulnerable than others to AD and FTLD pathology, in particular the subiculum and cornu ammonis 1 (CA1). We conducted shape analysis of hippocampi segmented from structural T1 MRI images on clinically diagnosed dementia patients and controls. The subjects included 19 AD and 35 FTLD patients [13 frontotemporal dementia (FTD), 13 semantic dementia (SD), and 9 progressive nonfluent aphasia (PNFA)] and 21 controls. Compared to controls, SD displayed severe atrophy of the whole left hippocampus. PNFA and FTD also displayed atrophy on the left side, restricted to the hippocampal head in FTD. Finally, AD displayed most atrophy in left hippocampal body with relative sparing of the hippocampal head. Consistent with neuropathological studies, most atrophic deformation was found in CA1 and subiculum areas in FTLD and AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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