IC‐P‐011: Comparison of global and voxel‐based diagnostic classification using [<sup>18</sup>F]florbetapir ROC estimates
Notice bibliographique
Résumé
Accurate diagnosis of Alzheimer's disease and its prodromal state is of paramount importance for effective intervention. Recent studies have shown that imaging biomarkers provides excellent knowledge for classification but failed to account to a compelling classifier due to usage of consolidated information (global SUVR measurements). We hypothesize that using voxel-based information we would be able to better classify Alzheimer's individuals from cognitively normal individuals. [F]Florbetapir PET images were acquired from 83 subjects (65 Cognitively Normal [CN], 18 Alzheimer's Disease [AD]) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. The respective standardized uptake value ratio (SUVR) maps were subsequently generated using cerebellar grey-matter as reference region. Corresponding cortical uptake values (vertex based) were extracted using an average mid-surface structure generated using the study subjects and vertex based Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis was carried out to identify the brain regions that best discriminates patients from cognitively normal individuals. ROC analysis based on the consolidated measurements was also carried out as a comparison study. Based on the Area Under the Curve (AUC) values, brain regions including precuneus, posterior cingulate cortex, medial orbitofrontal cortex and temporal lobe showed the best separation between patients and normal individuals with an AUC value of over 0.8. The same regions show sensitivity values of over 0.7 and specificity values of over 0.8 (Figure 1). In the study done using consolidated measures, the best separation resulted in AUC of 0.6872 with a specificity of 0.8 and sensitivity of 0.722. Image shows Area Under the Curve (AUC), sensitivity and specificity of the regional ROC analysis. Regions including the precuneus, posterior cingulate cortex, medial orbitofrontal cortex and temporal lobe showed the highest AUC value indicating the best separation between AD patients and CN individuals. These regions also show a high sensitivity and specificity. ROC estimate of regional concentrations of brain [F]Florbetapir may contribute to the identification of pathological patterns of amyloidosis in predementia population and will enable accurate and effective classification in to the disease stages. The preliminary data reported here support the hypothesis that regional amyloidosis might contribute to a better discrimination between AD patients and cognitively normal individuals when compared with a global measurement, and the regions that allows best separation need to be used to generate a better consolidated measurement.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».