Traumatic Brain Injury Imaging Research Roadmap
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen impressive advances in the types of neuroimaging information that can be acquired in patients with traumatic brain injury. However, despite this increase in information, understanding of the contribution of this information to prognostic accuracy and treatment pathways for patients is limited. Available techniques often allow us to infer the presence of microscopic changes indicative of alterations in physiology and function in brain tissue. However, because histologic confirmation is typically lacking, conclusions reached by using these techniques remain solely inferential in almost all cases. Hence, a need exists for validation of these techniques by using data from large population samples that are obtained in a uniform manner, analyzed according to well-accepted procedures, and correlated with closely monitored clinical outcomes. At present, many of these approaches remain confined to population-based research rather than diagnosis at an individual level, particularly with regard to traumatic brain injury that is mild or moderate in degree. A need and a priority exist for patient-centered tools that will allow advanced neuroimaging tools to be brought into clinical settings. One barrier to developing these tools is a lack of an age-, sex-, and comorbidities-stratified, sequence-specific, reference imaging data base that could provide a clear understanding of normal variations across populations. Such a data base would provide researchers and clinicians with the information necessary to develop computational tools for the patient-based interpretation of advanced neuroimaging studies in the clinical setting. The recent "Joint ASNR-ACR HII-ASFNR TBI Workshop: Bringing Advanced Neuroimaging for Traumatic Brain Injury into the Clinic" on May 23, 2014, in Montreal, Quebec, Canada, brought together neuroradiologists, neurologists, psychiatrists, neuropsychologists, neuroimaging scientists, members of the National Institute of Neurologic Disorders and Stroke, industry representatives, and other traumatic brain injury stakeholders to attempt to reach consensus on issues related to and develop consensus recommendations in terms of creating both a well-characterized normative data base of comprehensive imaging and ancillary data to serve as a reference for tools that will allow interpretation of advanced neuroimaging tests at an individual level of a patient with traumatic brain injury. The workshop involved discussions concerning the following: 1) designation of the policies and infrastructure needed for a normative data base, 2) principles for characterizing normal control subjects, and 3) standardizing research neuroimaging protocols for traumatic brain injury. The present article summarizes these recommendations and examines practical steps to achieve them.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,034 |
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 ».