P4‐295: Multivariate Data Analysis Of Regional MRI Volumes and Cortical Thickness Measures To Distinguish Between Alzheimer's Disease, Mild Cognitive Impairment And Healthy Controls
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have investigated the use of hippocampal volumes for diagnosis in Alzheimer's disease. Combinations of multiple regional volumes and cortical thicknesses may provide better discrimination between AD, MCI and controls however. To compare hippocampal volumes alone to a combination of hippocampal volumes, regional volumes and regional cortical thickness measures for discriminating between patients with Alzheimer's disease, subjects with mild cognitive impairment and healthy age-matched controls. A total of 345 subjects were included in the study (117 AD, 118 MCI and 110 Controls). High resolution sagital MR images compatible with the ADNI study were acquired on six 1.5T scanners as part of the AddNeuroMed project, a European programme designed to make drug discovery more efficient. Automated regional volumes were determined with the ANIMAL algorithm, automated regional cortical thickness measures were performed using the approach of Fischl and Dale and hippocampal volumes were manually outlined by an experienced radiologist. A total of 75 MRI measures were analysed by the orthogonal partial least squares (OPMS) multivariate approach to distinguish between AD, MCI and Controls. Sensitivity, specificity and likelihood ratios (LR+) were calculated for each comparison. Using leave-one-out cross validation the OPLS model for AD v Controls for all measures (sensitivity=88%, specificity=95%, LR=18) gave better results than hippocampal volumes alone (sensitivity=86%, specificity=90%, LR=9). Comparing AD v MCI, all measures (sensitivity=76%, specificity=77%, LR=3) again gave better discrimination than hippocampal volumes alone (sensitivity=68%, specificity=66%, LR=2). Finally the performance for MCI v controls was higher for all measures (sensitivity=67%, specificity=81%, LR=4) than for hippocampal volumes alone (sensitivity=67%, specificity=76%, LR=3). Variables of particular importance for separation of the groups were manual hippocampal volumes, temporal grey matter volumes and entorhinal cortical thickness. Multivariate data analysis is a powerful tool for distinguishing between different patient groups. Combining regional volumes and regional cortical thickness measures with hippocampal volumes doubled the likelihood ratio when comparing AD and controls compared to hippocampal volumes alone. The approach described here shows strong promise for distinguishing between groups on the basis of regional disease related atrophy patterns and may prove to have high diagnostic value.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».