Effects of change in FreeSurfer version on classification accuracy of patients with Alzheimer's disease and mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Studies have found non-negligible differences in cortical thickness estimates across versions of software that are used for processing and quantifying MRI-based cortical measurements, and issues have arisen regarding these differences, as obtained estimates could potentially affect the validity of the results. However, more critical for diagnostic classification than absolute thickness estimates across versions is the inter-subject stability. We aimed to investigate the effect of change in software version on classification of older persons in groups of healthy, mild cognitive impairment and Alzheimer's Disease. Using MRI samples of 100 older normal controls, 100 with mild cognitive impairment and 100 Alzheimer's Disease patients obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database, we performed a standard reconstruction processing using the FreeSurfer image analysis suite versions 4.1.0, 4.5.0 and 5.1.0. Pair-wise comparisons of cortical thickness between FreeSurfer versions revealed significant differences, ranging from 1.6% (4.1.0 vs. 4.5.0) to 5.8% (4.1.0 vs. 5.1.0) across the cortical mantle. However, change of version had very little effect on detectable differences in cortical thickness between diagnostic groups, and there were little differences in accuracy between versions when using entorhinal thickness for diagnostic classification. This lead us to conclude that differences in absolute thickness estimates across software versions in this case did not imply lacking validity, that classification results appeared reliable across software versions, and that classification results obtained in studies using different FreeSurfer versions can be reliably compared. Hum Brain Mapp 37:1831-1841, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».