Focal Decline of Cortical Thickness in Alzheimer's Disease Identified by Computational Neuroanatomy
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is characterized by a heterogeneous distribution of pathological changes throughout the brain. Magnetic resonance imaging can be used to investigate the regional distribution of cortical atrophy in AD in vivo. One marker for the disease-specific atrophy is the thickness of the cortical mantle across the brain, obtained with automated 3-D image processing. Here, we present data from 36 subjects (17 controls and, 19 patients diagnosed as probable AD) investigated for cortical thickness across the entire brain. We show significant cortical thickness decline in AD in temporal, orbitofrontal and parietal regions, with the most pronounced changes occurring in the allocortical region of the medial temporal lobes, outlining the parahippocampal gyrus, and representing a loss of >1.25 millimeters of cortical thickness. Moreover, focal cortical areas decline with progression of the disease as measured by time from baseline scan as well as the Mini-Mental State Exam. The results demonstrate the ability of this method to detect changes in cortical thickness in AD, across the entire brain, without need of prior anatomical definitions. The regional distribution of changes reported here is consistent with independent findings on the distribution of neuropathological alterations in AD. Using cortical thickness, moreover, we provide a direct quantitative index of atrophy in the disease.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».