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Enregistrement W2066722220 · doi:10.1016/j.jalz.2011.05.583

P1‐304: Changes in MRI cortical thickness and [18F]FDG PET data over 24 months in subjects from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Study

2011· article· en· W2066722220 sur OpenAlexaff
Arnaud Charil, Félix Carbonell, Anthonin Reilhac, Kristina Deduck, Rohit Sood, Alan C. Evans, Barry J. Bedell, Alex Zijdenbos

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalWSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecuneusPosterior cingulateTemporal lobeNeuroimagingAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMedicineStandardized uptake valuePositron emission tomographyAtrophyParietal lobePsychologyNuclear medicineCortex (anatomy)Alzheimer's diseaseNeuroscienceRadiologyInternal medicineEpilepsyDiseaseFunctional magnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD)-related changes in cortical thickness and cerebral glucose metabolism are invaluable imaging biomarkers for elucidating the natural disease progression and response to disease-modifying therapeutic intervention. In order to improve our understanding of the complex relationship between structural and functional changes in the cerebral cortex in subjects with variable degrees of cognitive performance impairment, we performed a fully-automated image analysis of longitudinal anatomical MRI and [18F]FDG PET data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) study. T1-weighted MRI and [18F]FDG PET images were obtained from ADNI study subjects (healthy elders, MCI, AD) that completed baseline, 12 month, and 24 month scans. MRI-defined cortical thickness measures and standardized uptake value ratio (SUVR) for FDG PET with pons as the reference region were processed using the fully-automated PIANO™ pipeline. All MRI and FDG data were registered to a customized nonlinear template in MNI stereotaxic space. Vertex-wise and ROI-based statistical analysis was performed on the cortical thickness and surface-projected FDG SUVR data. Cortical thinning and cerebral glucose hypometabolism demonstrated different temporal and spatial patterns. The MCI and AD subjects showed progressive regional cortical thinning in medial and lateral temporal lobe (anterior> posterior), while the AD subjects also had thinning in posterior lateral parietal lobe (Year 1 >Year 2) and frontal lobe (Year 1< Year 2). Atrophy-corrected FDG SUVR measures revealed glucose hypometabolism in the posterior cingulate cortex, posterior temporal and parietal cortex, and precuneus in the MCI (Year 1 < Year 2) and AD subjects, while the AD subjects also showed frontal lobe hypometabolism (Year 1 >Year 2). Left-right hemispheric asymmetry in progression was evident in both cortical thickness and FDG SUVR data. MRI-derived cortical thickness and FDG PET-derived glucose metabolism measures provide complementary information regarding the natural progression of AD. Based on our 24-month data, glucose hypometabolism appears to precede cortical thinning in particular regions (e.g. posterior temporal and parietal lobes), while the two measures are dissociated in other regions (e.g. precuneus). Our observations of regional left-right asymmetries and nonlinear trajectories of thinning and hypometabolism may be valuable for disease staging/prognosis and monitoring response to therapeutic agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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