P1‐147: Cortical thickness analysis in Alzheimer's onset
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative changes are known to begin well before clinical symptoms of Alzheimer's disease manifest. Early detection of these changes is crucial for successful treatment. Biomarkers such as cortical thickness can reveal locations of neurodegenerative effects. Standard approach of vertex-based analysis suffers from multiple comparison correction due to large number of measurements in each brain from a database of a small number of subjects. In this work we propose a patch-based approach to analyzing cortical thickness to overcome the limitations of vertex-based approach while retaining regional sensitivity; results show promise in better distinguishing between the MCI and MCI converter subject groups. We investigated 124 subjects with mild cognitive impairment (MCI), 54 subjects with mild cognitive impairment that later converted to Alzheimer's dementia (MCIconv). We computed cortical thickness of each subject by a method that is based on solving the potential equation between the gray and white matter surfaces, and integrating along the gradient field that runs perpendicular to each isosurface. Next, we parcellate each subject's cortical surface into n = 350 different cortical regions by a recursive zonal equal-area partitioning algorithm. We averaged the cortical thickness at each cortical patch for each subject and investigated the differences in thickness of cortical mantle across the two subject groups. Accounting for multiple comparison corrections, statistical analysis on the patch-wise cortical thickness data was able to localize regions, Fig. 1, where there are significant differences in thickness among the two subject groups. Patch-wise cortical thickness data was used as a biomarker in SVM-based classification with a classification accuracy of 71%. This is a significant improvements over using the conventional vertex-wise cortical thickness data, which is able to achieve a 62.4% accuracy. The regions on the cortical surface that contain significantly different (p values ≤ 0.05) measurements in cortical thickness between the MCI and the MCI Converters subject groups. The proposed method to analyze cortical data is a powerful form of dimensionality reduction that can significantly reduce the effects of multiple comparison corrections in subsequent statistical analysis. Using this method we were able to localize the regions on the cortex where there are significant differences in cortical thickness among the two subject groups. We also observed a significant advantage in terms of classification accuracy of using patch-wise cortical thickness data as opposed to vertex-wise data.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».