Brain region’s relative proximity as marker for Alzheimer’s disease based on structural MRI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a progressive, incurable neurodegenerative disease and the most common type of dementia. It cannot be prevented, cured or drastically slowed, even though AD research has increased in the past 5-10 years. Instead of focusing on the brain volume or on the single brain structures like hippocampus, this paper investigates the relationship and proximity between regions in the brain and uses this information as a novel way of classifying normal control (NC), mild cognitive impaired (MCI), and AD subjects. METHODS: A longitudinal cohort of 528 subjects (170 NC, 240 MCI, and 114 AD) from ADNI at baseline and month 12 was studied. We investigated a marker based on Procrustes aligned center of masses and the percentile surface connectivity between regions. These markers were classified using a linear discriminant analysis in a cross validation setting and compared to whole brain and hippocampus volume. RESULTS: We found that both our markers was able to significantly classify the subjects. The surface connectivity marker showed the best results with an area under the curve (AUC) at 0.877 (p<0.001), 0.784 (p<0.001), 0,766 (p<0.001) for NC-AD, NC-MCI, and MCI-AD, respectively, for the functional regions in the brain. The surface connectivity marker was able to classify MCI-converters with an AUC of 0.599 (p<0.05) for the 1-year period. CONCLUSION: Our results show that our relative proximity markers include more information than whole brain and hippocampus volume. Our results demonstrate that our proximity markers have the potential to assist in early diagnosis of AD.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».