IC‐P‐122: Atrophy‐specific MRI brain template for Alzheimer's disease and mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Rapid brain loss is characteristic for the patients with mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer disease (AD) [1]. Increase of the lateral ventricular volume is strongly correlated with the progression of the disease. High variability in the degree of atrophy for subjects with AD and MCI makes use of a single disease-specific template challenging. We propose a novel approach to generate a continuous four-dimensional template, where the 4 dimension is a surrogate measure of overall brain atrophy. We used MRI scans obtained from the ADNI database (www.loni.ucla.edu/ADNI). Automated methods to estimate intracranial capacity (ICC) and lateral ventricles volume (LVV) [2] was applied to all available datasets at base line. The ratio between LVV and ICC (RLVV) was used as a surrogate measure of overall brain atrophy with mean(standard deviation) value of 2.46(0.87)%. Subsets from all subjects (CN, MCI and AD) were selected with uniform distribution of RLVV from 1.0 to 6.0% , resulting in a total of 160 subjects. Our algorithm [3] was modified to perform simultaneous 1) creation of the template and 2) linear regression of image intensity and shape versus RLVV. The ratio between LVV and ICC yielded values of mean(sd) 2.13(0.72)% for NC, 2.45(0.84)% for MCI and 2.84(0.91)% for AD. The continuous, four dimensional anatomical template was created. For a given RLVV, an appropriate three dimensional anatomical template may be constructed, reflecting the average shape of the brain and the contrast between different tissue types for the given level of atrophy. Figure 1 shows images through 6 example values of increasing RLVV.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».