Visible Virchow-Robin Spaces on Magnetic Resonance Imaging of Alzheimer's Disease Patients and Normal Elderly from the Sunnybrook Dementia Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Visible Virchow-Robin spaces (VRS) are commonly used markers for small vessel disease in aging and dementia. OBJECTIVE: However, as previous reports were based on subjective visual ratings, the goal of this project was to validate and apply an MRI-based quantitative measure of VRS as a potential neuroimaging biomarker. METHODS: A modified version of Lesion Explorer was applied to MRIs from Alzheimer's disease patients (AD: n = 203) and normal elderly controls (NC: n = 94). Inter-rater reliability, technique validity, group/gender differences, and correlations with other small vessel disease markers were examined (lacunes and white matter hyperintensities, WMH). RESULTS: Inter-rater reliability and spatial congruence was excellent (ICC = 0.99, SI = 0.96), and VRS volumes were highly correlated with established rating scales (CS: ρ = 0.84, p < 0.001; BG: ρ = 0.75, p < 0.001). Compared to NC, AD had significantly greater volumes of WMH (p < 0.01), lacunes (p < 0.001), and VRS in the white matter (p < 0.01), but not in the basal ganglia (n.s.). Compared to women, demented and non-demented men had greater VRS in the white matter (p < 0.001), but not in the basal ganglia (n.s.). Additionally, VRS were correlated with lacunes and WMH, but only in AD (r = 0.3, p < 0.01). CONCLUSION: Compared to women, men may be more susceptible to greater volumes of VRS, particularly in the white matter. RESULTS support the hypothesis that VRS in the white matter may be more related to AD-related vascular pathology compared to VRS found in the basal ganglia. Future work using this novel VRS segmentation tool will examine its potential utility as an imaging biomarker of vascular rather than parenchymal amyloid.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».