Characterization of major depressive disorder using a multiparametric classification approach based on high resolution structural images
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is one of the most disabling mental illnesses. Previous neuroanatomical studies of MDD have revealed regional alterations in grey matter volume and density. However, owing to the heterogeneous symptomatology and complex etiology, MDD is likely to be associated with multiple morphometric alterations in brain structure. We sought to distinguish first-episode, medication-naive, adult patients with MDD from healthy controls and characterize neuroanatomical differences between the groups using a multiparameter classification approach. METHODS: We recruited medication-naive patients with first-episode depression and healthy controls matched for age, sex, handedness and years of education. High-resolution T1-weighted images were used to extract 7 morphometric parameters, including both volumetric and geometric features, based on the surface data of the entire cerebral cortex. These parameters were used to compare patients and controls using multivariate support vector machine, and the regions that informed the discrimination between the 2 groups were identified based on maximal classification weights. RESULTS: Thirty-two patients and 32 controls participated in the study. Both volumetric and geometric parameters could discriminate patients with MDD from healthy controls, with cortical thickness in the right hemisphere providing the greatest accuracy (78%, p ≤ 0.001). This discrimination was informed by a bilateral network comprising mainly frontal, temporal and parietal regions. LIMITATIONS: The sample size was relatively small and our results were based on first-episode, medication-naive patients. CONCLUSION: Our investigation demonstrates that multiple cortical features are affected in medication-naive patients with first-episode MDD. These findings extend the current understanding of the neuropathological underpinnings of MDD and provide preliminary support for the use of neuroanatomical scans in the early detection of MDD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».