An Efficient Approach for Differentiating Alzheimer's Disease from Normal Elderly Based on Multicenter MRI Using Gray-Level Invariant Features
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Notice bibliographique
Résumé
Machine learning techniques, along with imaging markers extracted from structural magnetic resonance images, have been shown to increase the accuracy to differentiate patients with Alzheimer's disease (AD) from normal elderly controls. Several forms of anatomical features, such as cortical volume, shape, and thickness, have demonstrated discriminative capability. These approaches rely on accurate non-linear image transformation, which could invite several nuisance factors, such as dependency on transformation parameters and the degree of anatomical abnormality, and an unpredictable influence of residual registration errors. In this study, we tested a simple method to extract disease-related anatomical features, which is suitable for initial stratification of the heterogeneous patient populations often encountered in clinical data. The method employed gray-level invariant features, which were extracted from linearly transformed images, to characterize AD-specific anatomical features. The intensity information from a disease-specific spatial masking, which was linearly registered to each patient, was used to capture the anatomical features. We implemented a two-step feature selection for anatomic recognition. First, a statistic-based feature selection was implemented to extract AD-related anatomical features while excluding non-significant features. Then, seven knowledge-based ROIs were used to capture the local discriminative powers of selected voxels within areas that were sensitive to AD or mild cognitive impairment (MCI). The discriminative capability of the proposed feature was measured by its performance in differentiating AD or MCI from normal elderly controls (NC) using a support vector machine. The statistic-based feature selection, together with the knowledge-based masks, provided a promising solution for capturing anatomical features of the brain efficiently. For the analysis of clinical populations, which are inherently heterogeneous, this approach could stratify the large amount of data rapidly and could be combined with more detailed subsequent analyses based on non-linear transformation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle