Cerebellum-specific 18F-FDG PET analysis for the detection of subregional glucose metabolism changes in spinocerebellar ataxia
Notice bibliographique
Résumé
The cerebellum (CB) consists of complex anatomical and functional subregions. To better investigate the complicated functional anatomy, a detailed subregional analysis and/or a precise spatial normalization of the fluorine-18 fluorodeoxyglucose (F-FDG) PET imaging data are essential. Here, the 28 MRIcron CB volumes of interests (VOIs) template merged into eight cerebellar subregional VOIs (bilateral anterior, superior, and inferior posterior lobes of the CB cortex, and the superior and inferior vermis) on mean F-FDG PET templates. We also developed a new spatial normalization method using a study-specific and CB-specific template (CBSST) to better localize the VOIs and to minimize interparticipant differences for the locations of whole and subregional CB VOIs, as well as to increase the accuracy of the subregional mean F-FDG uptake. Using VOIs of individual F-FDG PET images normalized to the F-FDG template, we analyzed subregional cerebellar glucose metabolism in patients with spinocerebellar ataxia, a representative disease involving the spinocerebellum, and compared them with age-matched and sex-matched healthy normal controls. We achieved significant improvement over the Montreal Neurological Institute template in spatial normalization accuracy using our CBSST approach for CB VOI location agreement increases (79 vs. 90%) and VOI uptake error decreases in many CB subregions. We also found significant decreases in the anterior/posterior ratio of F-FDG uptake in patients with spinocerebellar ataxia (0.45) compared with those in normal controls (0.73) only using our CBSST approach. Therefore, we established an accurate CB subregional VOI analysis framework, and this may be useful for understanding and differentiating many of the cerebellar ataxia diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».