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Enregistrement W2152483624 · doi:10.1002/hipo.20616

Fully‐automated, multi‐stage hippocampus mapping in very mild Alzheimer disease

2009· article· en· W2152483624 sur OpenAlexafffund
Lei Wang, Ali R. Khan, John G. Csernansky, Bruce Fischl, Michael I. Miller, John C. Morris, Mirza Faisal Beg

Notice bibliographique

RevueHippocampus · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingNational Center for Research ResourcesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLandmarkHippocampusPipeline (software)Metric (unit)Artificial intelligenceComputer sciencePattern recognition (psychology)NeuroscienceMagnetic resonance imagingPsychologyMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landmark-based high-dimensional diffeomorphic maps of the hippocampus (although accurate) is highly-dependent on rater's anatomic knowledge of the hippocampus in the magnetic resonance images. It is therefore vulnerable to rater drift and errors if substantial amount of effort is not spent on quality assurance, training, and re-training. A fully-automated, FreeSurfer-initialized large-deformation diffeomorphic metric mapping procedure of small brain substructures, including the hippocampus, has been previously developed and validated in small samples. In this report, we demonstrate that this fully-automated pipeline can be used in place of the landmark-based procedure in a large-sample clinical study to produce similar statistical outcomes. Some direct comparisons of the two procedures are also presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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