Whither the Hippocampus? FDG-PET Hippocampal Hypometabolism in Alzheimer Disease Revisited
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The hippocampus is a widely recognized area of early change in AD, yet voxelwise analyses of FDG-PET activity differences between AD and CN controls have consistently failed to identify hippocampal hypometabolism. In this article, we propose a high-dimensional PET-specific analysis framework to determine whether important hippocampal metabolic FDG-PET activity differences between patients with AD and CN subjects are embedded in the Jacobian information generated during spatial normalization. MATERIALS AND METHODS: Resting FDG-PET data were obtained from 102 CN and 92 participants with AD from the ADNI data base. A PET-study-specific template was constructed using symmetric diffeomorphic registration. Spatially normalized raw FDG maps, Jacobian determinant maps, and modulated maps were generated for all subjects. Statistical parametric mapping and tensor-based morphometry were performed, comparing patients with AD with CN subjects. RESULTS: Whole-brain spatially normalized raw FDG maps demonstrated robust hypometabolism in cingulate gyrus and bilateral parietal areas. No hippocampal differences were present, except on ROI-based analyses with a hippocampal mask. Whole-brain modulated maps demonstrated robust bilateral hippocampal hypometabolism, and some hypometabolism in the posterior cingulate. Tensor-based morphometry demonstrated robust hippocampal differences only. CONCLUSIONS: These results demonstrate that hippocampal metabolic differences are embedded in the Jacobian information from the spatial normalization procedure. We introduce a voxelwise PET-specific analysis framework based on the use of a PET-population-specific template, high-dimensional symmetric diffeomorphic normalization, and the use of Jacobian information, which can provide substantially increased statistical power and an order of magnitude decrease in imaging costs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».