Global scaling for semi-quantitative analysis in FP-CIT SPECT
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Semi-quantitative characterization of dopamine transporter availability from single photon emission computed tomography (SPECT) with 123I-ioflupane (FP-CIT) is based on uptake ratios relative to a reference region. The aim of this study was to evaluate the whole brain as reference region for semi-quantitative analysis of FP-CIT SPECT. The rationale was that this might reduce statistical noise associated with the estimation of non-displaceable FP-CIT uptake. PATIENTS, METHODS: 150 FP-CIT SPECTs were categorized as neurodegenerative or non-neurodegenerative by an expert. Semi-quantitative analysis of specific binding ratios (SBR) was performed with a custom-made tool based on the Statistical Parametric Mapping software package using predefined regions of interest (ROIs) in the anatomical space of the Montreal Neurological Institute. The following reference regions were compared: predefined ROIs for frontal and occipital lobe and whole brain (without striata, thalamus and brainstem). Tracer uptake in the reference region was characterized by the mean, median or 75th percentile of its voxel intensities. The area (AUC) under the receiver operating characteristic curve was used as performance measure. RESULTS: The highest AUC of 0.973 was achieved by the SBR of the putamen with the 75th percentile in the whole brain as reference. The lowest AUC for the putamen SBR of 0.937 was obtained with the mean in the frontal lobe as reference. CONCLUSION: We recommend the 75th percentile in the whole brain as reference for semi-quantitative analysis in FP-CIT SPECT. This combination provided the best agreement of the semi-quantitative analysis with visual evaluation of the SPECT images by an expert and, therefore, is appropriate to support less experienced physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».