Comparing new templates and atlas‐based segmentations in the volumetric analysis of brain magnetic resonance images for diagnosing Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The segmentation of brain structures on magnetic resonance imaging scans for calculating regional brain volumes, using automated anatomic labeling, requires the use of both brain atlases and templates (template sets). This study aims to improve the accuracy of volumetric analysis of hippocampus (HP) and amygdala (AMG) in the assessment of early Alzheimer's disease (AD) by developing template sets that correspond more closely to the brains of elderly individuals. METHODS: Total intracranial volume and HP and AMG volumes were calculated for elderly subjects with no cognitive impairment (n = 103), with amnestic mild cognitive impairment (n = 68), or with probable AD (n = 46) using the following: (1) a template set consisting of a standard atlas (atlas S), drawn on a young adult male brain, and the widely used Montreal Neurological Institute template (MNI template set); (2) a template set (template S set) in which the template is based on smoothing the image from which atlas S is derived; and (3) a new template set (template E set) in which the template is based on an atlas (atlas E) created from the brain of an elderly individual. RESULTS: Correspondence to HP and AMG volumes derived from manual segmentation was highest with automated segmentation by template E set, intermediate with template S set, and lowest with the MNI template set. The areas under the receiver operating curve for distinguishing elderly subjects with no cognitive impairment from elderly subjects with amnestic mild cognitive impairment or probable AD and the correlations between HP and AMG volumes and cognitive and functional scores were highest for template E set, intermediate for template S set, and lowest for the MNI template set. CONCLUSIONS: The accuracy of automated anatomic labeling and the diagnostic value of the derived volumes are improved with template sets based on brain atlases closely resembling the anatomy of the to-be-segmented brain magnetic resonance imaging scans.
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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 | 0,024 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».