P4‐074: Automated quantification of [18F]flutemetamol amyloid imaging data
Notice bibliographique
Résumé
Although visual read can be used to categorize amyloid imaging scans into raised or normal uptake levels, image quantification can help in equivocal cases and will also be necessary for longitudinal comparisons. For use in routine clinical practice, a fully automated quantification method will be beneficial to aid in image analysis and reporting. An application for quantification of [F]flutemetamol data was developed. It takes the patient's PET and MR scan as input and the following processing steps are applied: 1) the MR is co-registered to the PET; 2) the PET is spatially normalized to Montreal Neurological Institute (MNI) space and the transformation is applied to the co-registered MR; 3) counts in a reference region (cerebellum gray matter or pons) and a Standardized Uptake Value Ratio (SUVR) image is computed; 4) a volume of interest (VOI) atlas is applied and SUVR values within cortical regions defined by the atlas are computed; 5) cortical surface projections are computed; and 6) the results are compared to a normals database and z-scores are computed. Result views include VOI SUVR values and z-scores, voxel-based z-scores projected on the subject's MR as well as SUVR and z-score surface projections. The MR is optional and if not available, an MR template (ICBM-152) is used for display purposes. 27 patients with early-stage Alzheimer's disease (AD), 20 with mild cognitive impairment (MCI) and 25 healthy volunteers (HV) from the [F]flutemetamol Phase II study were used to evaluate the application. The HV data was used to build a normals database. All scans were analyzed and were categorized into raised or normal levels of amyloid based on the Z score value of a composite cortical VOI using a Z score threshold of 2.0. The results were compared to a blinded visual read by five independent trained readers. The categorization of scans made by the automated application showed concordance with the visual read results in all the AD and HV scans and in 19 of 20 MCI scans. The results were identical for both reference region methods. The figure shows results from an Aβ- and an Aβ+ subject with comparison to normal
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».