Comparisons Between Alzheimer Disease, Frontotemporal Lobar Degeneration, and Normal Aging With Brain Mapping
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer disease (AD) and frontotemporal lobar degeneration (FTLD) are both common degenerative dementias in the under 65 age group. Although clinical criteria have been defined for both diseases, there is considerable overlap in clinical features, and hence, diagnosis still can be very difficult particularly in the early stages of the disease. As a result, there has been increasing interest in using magnetic resonance imaging to better characterize these diseases and to aid in diagnosis. Voxel-based morphometry (VBM) is an automated technique that assesses patterns of regional gray matter atrophy on magnetic resonance imaging between 2 groups of subjects. It is unbiased in that it looks throughout the whole brain and does not require any a priori assumptions concerning which structures to assess, giving it a significant advantage over traditional region of interest-based methods. Voxel-based morphometry has been widely used to assess patterns of regional atrophy in subjects with AD and FTLD. These studies have demonstrated specific patterns of regional loss in both diseases, compared the 2 diseases to look for differences that could be diagnostically useful, and have correlated regions of gray matter loss to cognitive and behavioral deficits in these subjects. This article will review the findings of these studies and discuss the role of VBM in these neurodegenerative diseases.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».