P1‐137: Development of an <i>in vivo</i> magnetic resonance imaging method to evaluate hippocampus volume in APP and PS1 transgenic mice
Notice bibliographique
Résumé
One of the hallmark pathological features of Alzheimer's disease is atrophy of the brain and the hippocampus, which could be used as an early biomarker of the disease. MRI can be used as a means to detect and monitor this early biomarker. Imaging transgenic mouse models of Alzheimer's disease is valuable to understand better the structural changes that occur in the brain and could provide a means to test pharmacological treatments. Unfortunately no clearly described repeatable method for hippocampus volume measurements using MRI in live mice exists which examines in detail the accuracy of the measurements. This work successfully created a method to measure hippocampus volumes in live mice and serves as a first step toward understanding a possible biomarker for the disease. An in-vivo T 2 -weighted imaging method was developed with optimal contrast and resolution to allow for straightforward segmentation and volume determination of the hippocampus in mice. 7-month old, single transgenic mice, expressing either a chimeric mouse/human amyloid precursor protein (APP) mutation or a mutant human presenilin 1 (PS1) were imaged multiple times using 3D T 2 -weighted imaging on a 7T magnet (Figure 1) to establish the method and determine its accuracy. To calculate the volume, the hippocampus of each mouse was both manually segmented by three individuals and segmented with a semi-automated method (Figure 2). The images were also registered using an affine transformation to determine shape changes. Representative in-vivo T2-weighted image of a mouse brain (hippocampus region) A manually segmented hippocampus slice A scatter plot of manual method versus the semi-automated method of volume determination of the hippocampus expressed as fractional volume change The hippocampus volumes ranged from 18 mm 3 to 23 mm 3 when done by the manual segmentation method. The semi-automated method gave 30% larger volumes as compared to the manual method (Figure 3). The kappa index, a measure of overlap between manually and automatically segmented brain structures, had values of > 0.86 for each compared image. The registration data showed that there were no significant shape changes for any of the hippocampi. A reliable method able to detect 1 mm 3 volume measurements when performed by a single individual was developed. The semi-automated segmentation was unable to detect differences. These results suggest that manual segmentation is still considered the most reliable segmentation method for small structures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».